| 開催日 | 2026年11月19日(木) |
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| 開催地 | Web |
【Live配信 セミナー No.611208】
【アーカイブ配信 セミナー No.61251】
★AIに「予測」させるだけで終わらない，材料の「なぜその物性が発現するのか」を読み解く！
★「どの材料が良いか」だけでなく「なぜ良いのか」まで理解する，材料解析・設計の新しいアプローチ！
★少量の実験データから何が読み取れるのか？ 機械学習・PCA・UMAP・トポロジー解析を活用した材料解析！
説明可能ＡＩで読み解く材料の物性発現機構と材料設計 ：拡張型自由エネルギーモデル
■ 講師
東京理科大学 先進工学部 マテリアル創成工学科 教授 博士(理学) 小嗣 真人 氏
【専門】 マテリアルズ・インフォマティクス，説明可能ＡＩ，磁性材料，放射光計測，材料データ科学
■ 開催要領
日 時 ： 【Live配信】２０２６年１１月１９ 日(木) １０：３０～１６：３０
【アーカイブ（録画）配信】２０２６年１２月１日まで受付（視聴期間：１２月１日～１２月１１日まで）
会 場 ： ZOOMを利用したLive配信またはアーカイブ配信 ※会場での講義は行いません
聴講料 ： 1名につき５５ ,０００円（消費税込，資料付）
〔１社２名以上同時申込の場合１名につき４９，５００円（税込）〕
〔大学，公的機関，医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせ下さい〕
■申し込み時のお願い
本セミナーは【Live版】か【アーカイブ版】の何れか，選択制となります。原則として申し込み後の変更は出来ませんのでご留意願います。ご不明の際は本セミナーの企画担当までお問合せ願います。
■セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
→ https://zoom.us/test
・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
セミナー開催日時またはアーカイブ配信開始日に、視聴サイトにログインしていただきご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・アーカイブ配信セミナーの視聴期間は延長しませんので、視聴期間内にご視聴ください。
プログラム
【講座の趣旨】
材料研究へのAI導入では，予測精度だけでなく「なぜその物性が発現するのか」を理解することが重要です。本講座では，実験データの機械学習解析，説明可能AI，トポロジー解析，さらに自由エネルギーモデルとの融合まで，実例を交えて解説します。
【セミナープログラム】
１．材料研究とAI・データ科学
1.1 マテリアルズ・インフォマティクスの基礎
1.2 予測AIと説明可能AI
1.3 少量データを扱う際の考え方
２．実験データの機械学習解析
2.1 顕微画像・分光・回折データの扱い
2.2 前処理と特徴量設計
2.3 PCA・UMAPによる可視化
３．説明可能AIによる物性理解
3.1 特徴量重要度
3.2 相関と因果の違い
3.3 AIの結果を物理的に解釈する方法
４．トポロジカルデータ解析
4.1 パーシステントホモロジーの基礎
4.2 複雑な材料組織・磁区構造の数値化
4.3 画像特徴量との使い分け
５．拡張型自由エネルギーモデル
5.1 Landau型自由エネルギーの基礎
5.2 AIで抽出した特徴量との融合
5.3 実材料の物性発現機構の解析
６．材料解析から材料設計へ
6.1 ベイズ最適化と逆問題
6.2 材料探索への応用
6.3 自動実験・AIロボットとの連携
７．よくある質問・ケーススタディ
Q1. データが少なくてもAIは使えるのか？
Q2. PCAとUMAPをどう使い分けるのか？
Q3. AIの結果が物理的に正しいかどう確認するのか？
Q4. 自由エネルギーと機械学習をどう組み合わせるのか？
Q5. 企業の既存データから始められるのか？
etc
【質疑応答】
