3/22 第18回マテリアル探索自動化・自律化人材育成セミナーを開催します

NIMSの方々にお話しいただきます。
すでに構築した自律探索システムをサステナブルにしたい人、これからシステムを構築しようとしている人のための、オープンソースシステムを開発されているお二方です。
その実践の方法、「今更聞けない」ベイズ最適化「以外」の機械学習を、それぞれ解説いただきます。
現地参加者はセミナー後、電解液探索システム見学を予定しています。

第18回マテリアル探索自動化・自律化人材育成セミナー

「ハイスループット電解液探索システムにおけるNIMOを用いた自律自動実験」

NIMS エネルギー・環境材料研究センター 電池材料分野
電気化学スマートラボ チーム チームリーダー

・電気化学スマートラボチーム ホームページ

概要:電解液材料は、蓄電池の性能を決める重要な因子であるが、液組成の組合せは膨大であり、材料の探索空間は非常に広大である。本講演では電池性能を最大化する電解液組成を効率的に発見するための自動実験技術や、自律実験の有効性について紹介する。

「ベイズ最適化以外の材料探索アルゴリズムと自律実験支援ソフトフェアNIMOの紹介」

NIMS マテリアル基盤研究センター 材料設計分野
データ駆動型アルゴリズムチーム チームリーダー

・様々な材料探索アルゴリズムをまとめたページ

・Data-driven Algorithm Team ホームページ

概要:材料探索に使えるアルゴリズムの代表がベイズ最適化である。しかし、材料探索のニーズ、材料データの特性から、ベイズ最適化以外にも有用な材料探索用のアルゴリズムが開発されている。例えば、相図を少ない実験で解析するためのPDCや、無目的探索BLOX、材料探索空間を理解するためのSLEPAなどがあり、それぞれの使い方を紹介する。