マテリアルインフォマティクス特論 (4074)

授業科目基本情報

科目区分 専門科目 教職科目 理科
単位数 1 選択・必修・自由 選択
授業形態 講義 主な使用言語 日本語
開講時期
履修登録期間 2018/05/25~2018/06/07 履修取消期限 2018/06/07

教育プログラム別の履修区分

プログラム名 IS CB BS BN MS CP DS
履修区分
コア科目 C C
履修方法 ・基盤科目及び専門科目から12単位以上履修すること。
・知能社会創成科学プログラムでは、コア科目である「光学」、「高性能計算基盤」、「量子力学」、「物質化学」、「ユビキタスシステム」、「ヒューマンコンピュータインタラクション」、「機械学習と知能制御」、「ロボティクス」及び「マテリアルインフォマティクス特論」から3科目以上を履修すること。
・データサイエンスプログラムでは、コア科目であり必修科目の「データサイエンス論」を履修すること。加えて、同じくコア科目である「データ工学基礎」、「機械学習概論」及び「データマイニング」から1科目以上を履修すること。さらに、同じくコア科目である「バイオサイエンスにおけるビッグデータ」及び「マテリアルインフォマティクス特論」から1科目以上を履修すること。

授業科目概要

担当責任教員 畑中 美穂
担当教員 畑中 美穂
教育目的/授業目標 マテリアルインフォマティクスに関する課題と専門知識を身に着けさせ、先端材料開発研究の現場で活用されつつある機械学習や網羅的解析の原理と実際を理解させることを目標とする。
指導方針 マテリアルインフォマティクスの基礎となる計算化学の基盤を教授し、さらにデータ駆動型材料探索および機械学習による研究支援の方法論と現状を講義する。

クラス情報



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授業計画

回数 日付 [時間] テーマ 内容
1 6/5 [1] マテリアルインフォマティクスの概念と要素技術 機械学習や深層学習・ビッグデータの活用等による新材料の開発を加速する方法論(マテリアルズインフォマティクス)が最近注目を集めている。マテリアルズインフォマティクスに関する基盤概念と要素技術を概説する。
2 6/7 [1] 量子化学の基礎と課題 マテリアルズインフォマティクスの導入には、学習に用いるデータが揃っていることが前提となる。マテリアルに関する情報として、実験結果や計算科学によるシミュレーション結果が用いられる。計算科学の要素技術の一つである量子化学計算の基礎概念と課題を教授する。
3 6/11 [1] 多電子系の近似的取り扱い 量子化学計算における分子(多電子系)の近似的取り扱いについて論じる。また、LCAO法やHückel法、フロンティア軌道論等の考え方を紹介し、分子を様々な観点から捉えるための基礎を養う。
4 6/19 [1] 高精度量子化学計算 密度汎関数(DFT)法や第一原理計算など研究現場で活用されている高精度な計算科学の手法を概説し、その特性や計算精度、適用可能なシステムについて論じる。
5 6/26 [1] 分子構造の予測方法 分子構造を予測する方法や、薬剤のスクリーニングを迅速に行う分子ドッキング法について論じる。また、分子構造を網羅的且つ自動的に探索するための様々な計算手法について紹介する。
6 6/28 [1] 分子構造の記述方法 コンピュータに分子構造を認識させるためには、化学者が用いる「構造式」ではなく、文字列や数字列に変換する必要がある。分子構造の表記するための様々な手法を紹介する。
7 7/30 [1] インフォマティクスの利用:実験データ編 機械学習を取り入れた実験データの解析方法の概要と有効性を論じる。また最新の研究報告例について紹介する。
8 7/31 [1] インフォマティクスの利用:計算データ編 機械学習を取り入れた計算結果の解析や、計算の加速方法について論じる。また、国内外の計算結果データベースを紹介し、機械学習を用いた材料探索の可能性について論じる。

授業日程

回数 日付 時間 講義室 備考
1 6/5 1 物質大講義室
2 6/7 1 物質大講義室
3 6/11 1 物質大講義室
4 6/19 1 物質大講義室
5 6/26 1 物質大講義室
6 6/28 1 物質大講義室
7 7/30 1 物質大講義室
8 7/31 1 物質大講義室

テキスト・参考書

テキスト 配布資料
参考書 マテリアルズインフォマティクス 足立 吉隆 著 デザインエッグ社 
 物理化学―分子論的アプローチ D.A. マッカーリ、 J.D. サイモン 著 東京化学同人  他

その他

履修条件 特になし
オフィスアワー Eメールで連絡の上、日時を決める
成績評価の方法と基準 ・5段階(秀・優・良・可・不可)で評価する。
・小テストを含む演習と、課題レポートにより評価する。
・マテリアルインフォマティクスの基本概念の理解、専門知識の習得を基準とする。
関連科目 特になし
関連学位 理学、工学、バイオサイエンス
注意事項 特になし

授業関連URL



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配布資料

  資料名 備考 公開期限
講義資料1 2018/08/05 学内専用