日本金属学会2023年秋期(第173回)講演大会

Presentation information

公募シンポジウム講演

[S7] S7.Digital Transformation Initiative R&D for Magnetic Material(1)

Wed. Sep 20, 2023 1:00 PM - 5:00 PM Rm. J (3rd Flr. Education and Research Building, School of Engineering)

座長:大久保 忠勝(国立研究開発法人 物質・材料研究機構)、西内 武司(株式会社プロテリアル)

1:00 PM - 1:40 PM

[S7.1] Integration of experiment, simulation, and machine learning in data-driven materials research

*Ryo Yoshida1 (1. The Institute of Statistical Mathematics)

Keywords:機械学習、分子動力学シミュレーション、ベイズ最適化、データベース、高分子材料

データ駆動型材料研究における最も大きな壁はデータ資源の不足である.本講演では,この壁を乗り越えるための手段として,実験データとシミュレーションデータを統合解析する機械学習技術とその可能性を論じる.

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