日本金属学会2023年秋期(第173回)講演大会

講演情報

公募シンポジウム講演

[S7] S7.データ創出・活用による磁性材料の研究開発(1)

2023年9月20日(水) 13:00 〜 17:00 J会場 (工学部総合教育研究棟3階31講義室)

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)

13:00 〜 13:40

[S7.1] [基調講演]データ駆動型材料研究における実験・シミュレーション・機械学習の融合

*吉田 亮1 (1. 統計数理研究所)

キーワード: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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