


| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
【tech play】 | 先着順 | 無料 | 1人 / 定員50人 |
近年、少子高齢化、働き手の不足の影響を受け、従来の経験と勘による研究開発から、データを活用して、より効率的に、また人が発見出来なかった素材を研究開発していくことが目指されています。また、デジタルトランスフォーメーション(DX)をどのように研究開発に適応するか?という観点からも、データと統計・データサイエンスを活用した素材の研究開発である、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)が注目されています。
一方で、機械学習手法を用いるため、結果に至るまでの解釈が難しい、ブラックボックスになりがちであるなど、MIを用いて出てきた結果をどのように解釈したらよいのか、実験者にどのように理解頂いたら良いのか、お悩みの声を多く伺っております。
本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの専業企業として多くのMI解析をご支援してきた立場から、MIで用いられる、解釈性を上げる方法についてお話させていただきます。
・1.はじめに
・2.マテリアルズ・インフォマティクスのご紹介
・3.解釈性を上げるための手法のご紹介
・4.おわりに
※内容は変更となる場合が御座います。予めご了承願います。
| 内容 | 所要時間 |
|---|---|
| 1.講演 | 40分 |
| 2.質疑応答 | 20分(残り時間) |
※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。
MI-6株式会社/データサイエンティスト
工学博士。ケモインフォマティクス(博士, 東京大学船津研究室)。前職の花王ではマテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発に従事。得意分野は有機低分子・高分子、条件・処方最適化、幅広いテーマでMI解析実績がある。
無料
#マテリアルズ・インフォマティクス #chemtech #材料開発



