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イベント

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2019年度 MI2Iマテリアルズ・インフォマティクス ハンズオンセミナー実践スキル(XenonPy)

開催日2019年6月13日(木)

会場情報・システム研究機構 統計数理研究所

第2回 XenonPyハンズオンセミナー
機械学習で化学構造をデザインする

主催:情報・システム研究機構 統計数理研究所 ものづくりデータ科学研究センター        
共催:NIMS 情報統合型物質・材料研究拠点(MaDIS-CMI2)             
              

概要

 MI2Iで開発されたマテリアルズ・インフォマティクスのソフトウェアXenonPyは、記述子ライブラリ、訓練済みモデルデータベースを用いた転移学習、ベイズ推論に基づく分子設計等の機能を搭載したPythonライブラリです。今回は、ポリマー設計の実例を題材に、SMILES言語モデルを用いた分子設計アルゴリズム(機械学習で所望の特性を有する化学構造を探索)にフォーカスしたハンズオンセミナーを実施します。
「第1回XenonPyハンズオンセミナー」は昨年度開催されました)

 XenonPyの概要は、下記リンクをご覧ください。 参考文献
Ikebata, H., Hongo, K. Isomura, T., Maezono, R. Yoshida, R. Bayesian molecular design with a chemical language model. Journal of Computer-Aided Molecular Design, 31(4):379-391 (2017).

開催概要

 開催日時  2019年6月13日(木)13:00-17:00(12:30受付開始)
 会場

 
 
 情報・システム研究機構 統計数理研究所 3階:D304(セミナー室2)
 〒190-8562 東京都立川市緑町10-3
 多摩モノレール 高松駅下車 徒歩約10分
 会場へのアクセスは受講者各自でご確認願います。
 募集枠  5名 (募集枠以上の応募がある場合は抽選となります。)
 参加費   無料
 参加資格














 
 企業、大学、研究機関に所属し以下の4条件を満たす方
  1. Pythonを使った経験あり
  2. XenonPyを材料研究に使ってみたい方
  3. XenonPyをインストールしたPCを持参できる方
      インストール方法についてはこちらをご覧ください。
 4.統計数理研究所のWiFiを使用します。
 5.USBメモリでデータを共有します。
 6.Windowsの場合は 以下のスペックの Windows 10が必要です。
       Windows 10 64bit: Pro, Enterprise or Education (1607 Anniversary Update, Build 14393 or later) 
       詳細はDocker公式ページをご覧ください。

 なお、定員超過の場合は、MI2Iコンソーシアム会員(法人・アカデミア)、 PCoMSに所属される方、大学等の教育機関、研究機関に所属される方を優先します。

 注1. インストールに関するサポートはありません。Docker版を推奨します。
   
 注2. 機械学習に関し、ある程度の予備知識があることを前提とします。
        当日、これらの基本事項に関する説明はありません。
 申込方法


 
 下記要領に従い、e-mailにてお申し込みください。
【メール件名】 『6月13日XenonPyのハンズオンセミナー』申込
【必要事項】 1.氏名、2.所属、3.住所、4.e-mailアドレス、5.電話番号
【送付先】ハンズオンセミナー事務局 (mi2i_hands-on=ml.nims.go.jp ([ = ] → [ @ ] ))
 ※MI2Iコンソーシアム会員またはPCoMS所属の方は、その旨ご記載ください。
 申込締切  5月29日(水) 12:00
 
・申込をされた方には事務局より返信メールをお送りしています。
 申し込み後、1週間以内に返信メールを受け取っていない方はハンズオンセミナー事務局までご連絡ください。
・5名以上の応募がある場合は抽選となります。

受講者の方には、別途受講案内をお送りします。
6月4日(火)までにメールが不着の場合は、ハンズオンセミナー事務局までご連絡ください。
  

プログラム/講師

■プログラム
 13:00-14:00  XenonPy:インストール動作確認
 14:00-14:30  休憩
 14:30-17:00
 
 XenonPyの概要
 サンプルデータを用いた記述子の計算
 物性予測モデルの作成
 化学構造(SMILES)生成器の学習
 所望の特性を持つ化学構造を生成
 
■講師
吉田 亮(統計数理研究所)、劉 暢(統計数理研究所)、Stephen Wu(統計数理研究所)野口 揺 (統計数理研究所)

<免責事項>
本セミナー受講のためのダウンロード等は受講者の責任において行ってください。
本セミナーで提供される情報を使用することにより生じるいかなる損害についても、主催者は一切の責任を負いません。
 

問い合わせ先

■事務局
国立研究開発法人物質・材料研究機構 統合型材料開発・情報基盤部門
情報統合型物質・材料研究拠点 ハンズオンセミナー事務局
〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1 研究本館居室棟 6階 609号室
電話:029-859-2472
E-Mail: mi2i_hands-on=ml.nims.go.jp  ([ = ] → [ @ ] )
イベントHP:http://www.nims.go.jp/MII-I/event/handson2019_XenonPy_190613.html

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