■日時：2025年09月30日(火) 13:00-16:00 

■会場：※会社やご自宅のパソコンで視聴可能な講座です
※　お申込み時に送られるWEBセミナー利用規約・マニュアルを必ず、ご確認ください。

■定員：30名

■受講料：45,100円(税込、資料作成費用を含む)
　※複数でのご参加を希望される場合、お申込み追加1名ごとに16,500円が加算となります

■主催：(株)AndTech

■講師：奈良先端科学技術大学院大学　 物質創成科学領域 / 准教授　 原嶋　庸介　氏 

■講演主旨：
　本講演では、講演者が開発している物質科学分野におけるデータ同化手法について、解説と演習を交えて紹介するとともに、実験とシミュレーションを融合させた研究事例も紹介する。近年、材料開発においてデータ科学の活用が進んでいるが、実際には特定の材料特性に関するデータが十分に得られない場合も多く、限られたデータでの解析手法が求められている。データ同化は、少数の実験データとシミュレーションデータを統合することで、高精度な予測モデルの構築を可能にする手法である。物質科学では制御変数が多次元にわたり、欠測データが生じやすいという問題もある。本講演では、これらを考慮した物質科学向けのデータ同化手法について紹介する。

■習得できる知識：
・多制御変数の場合に適用可能なデータ同化手法の基礎と実例
・データ同化プログラムCLAUDEの使用方法
・実験とシミュレーションの統合によるプロセスインフォマティクスの実例

■プログラム：

1.物質科学におけるデータ同化手法の基礎
　1.1.多変量Gauss分布モデル
　1.2.欠測データと直接尤度

2.事例紹介：永久磁石化合物の有限温度磁化予測モデルの構築    

3.事例紹介：Perovskite型水分解光触媒化合物のバンドギャップ狭窄化
　3.1.Multi-Layer Perceptronによる表現学習を用いた特徴量生成    

4.データ同化を用いたBayes最適化
　4.1.Bayesの定理と事後分布
　4.2.獲得関数

5.光触媒化合物の焼成プロセスインフォマティクス
　5.1.SrTiO3の焼成プロセスに関する特徴量生成　
　5.2.焼成プロセスのDynamic Monte Carloシミュレーション
　5.3.実験・シミュレーション・機械学習の統合による触媒活性予測モデル構築
　5.4.高い触媒活性が得られる焼成プロセスの導出

6.Google Colaboratoryを用いた演習
　6.1.データ同化プログラムCLAUDEのインストール
　6.2.入力パラメータの説明
　6.3.1次元系でのデモンストレーション
　6.4.2次元系でのデモンストレーション
　6.5.自由課題

【質疑応答】