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マテリアル・機械学習・ロボット(現代化学増刊48) 進化するマテリアルズ・インフォマティクス

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構成数 : 1

第I部 「機械学習×ロボット」材料開発,変革のとき
1 機械学習とロボットの活用で材料開発はどう変わるか(一杉太郎)
2 材料開発はどのように発展してきたか(知京豊裕)

第II部 自動・自律実験のための基礎
3 機械学習の基礎知識(沓掛健太朗)
4 ロボット技術の基礎知識(濵屋政志・中島優作)

第III部 材料科学のためのベイズ最適化 使いこなし
5 材料科学のためのベイズ最適化の基礎知識(中山 亮)
6 材料科学におけるベイズ最適化の流れと応用例(田村 亮)
7 スパース推定を使って最適化するパラメータを絞り込む(増井隆治)
8 ベイズ最適化の停止基準(日野英逸)
9 精度・正確度と観測コストを考慮したマルチフィデリティ最適化(竹野思温・烏山昌幸・竹内一郎)

第IV部 材料開発における自動化・自律化の最新動向
10 有機化学:自動合成の最新動向(布施新一郎)
11 無機化学:液体原料から粉体・固体原料まで(中山 亮)
12 バイオ:創薬と合成生物学(島津博基)
13 高分子:ポリマー・インフォマティクス(内藤昌信)
14 計測分析データを活用する取組み:
インフラ構築とデータフォーマット標準化(井上信介・高杉憲司・日本分析機器工業会)

第V部 「マテリアル×機械学習×ロボット」研究事例
15 有機合成のデジタル化(竹邊日和・松原誠二郎)
16 有機化学に基づいた新物質探索:
精密合成,溶解性予測,触媒開発(長田裕也)
17 リチウム空気電池の高寿命化を目指して
新規電解液の自律探索システム(松田翔一)
18 リチウムイオン電池の高性能化を目指して
新規電解液の自律探索システム(鈴村彰敏・大野宏司)
19 自律的な新無機物質合成の現状:勘所と注意点(清水亮太)
20 燃料電池材料の粉体成膜プロセス・インフォマティクス(長藤圭介)
21 ポリマー材料開発におけるプレス成型工程の自律実験システム(浅野悠紀・塩見淳一郎)
22 半導体製造プロセス研究における機械学習の活用(守屋 剛・吉井直樹)
23 生体分子の1分子計測技術の全自動化:
新型コロナウイルスの全自動迅速検出装置の開発を例として(飯田龍也・安藤 潤・渡邉力也)
24 自律的な材料計測システムの構築:粉末X線回折実験の事例(四本優斗・中島優作・小野寛太)
25 粉体材料における放射光実験の高速化に向けて(藤本憲次郎・相見晃久)
26 データ同化手法を用いた結晶構造探索(常行真司)
27 高速自動スペクトル解析のための物理モデル推定(安藤康伸)
28 ベイズ推定によるスペクトル解析(永田賢二)
29 旭化成での事例
自律実験システムをどのように導入したか(夏目 穣・黒木 諒)
30 花王R&Dでの事例
マテリアルズ・インフォマティクス研究をどのように立上げたか(大崎浩二)
31 物質・材料研究機構が取組むデータ管理(吉川英樹)

  1. 1.[書籍]

マテリアルズインフォマティクス(MI)を推進するために!

 

マテリアル(材料)開発における勘・コツ・経験と機械学習などの情報科学を融合させ、「マテリアル×情報科学」で新たな地平を切り拓くマテリアルズ・インフォマティクス(MI)。ここにロボット技術が融合し、「マテリアル×情報科学×ロボット」としてMIはさらなる進化を遂げつつある。そのような背景の中,本書は生まれた。

 

本書では、この変革の方向性、そして具体的な活用法や事例を実験科学者の視点で収載。特に、実験の自動化・自律化にフォーカスし、実験科学者が自らの経験で得られた研究・実験のコツやノウハウ、MIを学ぶ上で役立った情報なども紹介している。

 

これからMIを取入れたい人,必読.

「自らの研究開発にどう活かせるのか」自由な発想で考える

 

【本書の構成】

・材料開発のこれから
・機械学習とロボット技術の基礎知識
・材料科学におけるベイズ最適化の使い方
・有機、無機、バイオ、高分子、ビッグデータ各分野の最近動向
・具体的な事例集17:MI研究事例,社内導入のコツなど

作品の情報

メイン
編集: 一杉太郎

フォーマット 書籍
発売日 2024年03月26日
国内/輸入 国内
出版社東京化学同人
構成数 1
パッケージ仕様 -
SKU 9784807913480
ページ数 208
判型 B5

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