2023年度Pythonによるマテリアルズ・インフォマティクス連続ハンズオン

DxMTデータ連携部会企画

開催日: 動画公開期間:2024年2月1日(木)~2月29日(木) 終了


今年度から本格実施となった文部科学省の「データ創出・活用型マテリアル研究開発プロジェクト事業」においてNIMSはデータ連携部会の中核機関に選定されております。そこでデータ連携部会の活動の一環として、Python とJupyter によるマテリアルズ・インフォマティクス (MI) チュートリアル連続チュートリアルを動画配信より全7回の予定で開催することといたしました。

2015年に始まった情報統合型・材料開発イニシアティブ発足時からMIに取り組み、これまでにMIを解説する書籍を2冊出版している木野日織 NIMS主幹研究員を講師とし、簡単な物質例を使って、MI に必要なデータ解学の基礎知識から簡単な応⽤までを「習うより慣れろ」を⽅針として解説します。

2023年度Pythonによるマテリアルズ・インフォマティクス連続ハンズオン



講義内容:マテリアルズ・インフォマティクス基礎から応⽤

チュートリアル内容 (予定) ※内容は予告なく変更する場合があります。
データ解析学基礎 : MI による材料開発を⾏うために必要なデータ解析の知識について解説
基礎編 : 実際にPython スクリプトを動かして基礎的なテータ解析学⼿法 (回帰、次元圧縮、分類、クラスタリング,LLMによる知識獲得,コード生成を解説
応⽤編 : 以下の項⽬について簡単な物質を例として⽤い、実際にコードを動かしてデータ解析学⼿法を解説
次元圧縮を併⽤したクラスタリング
トモグラフ像の復元
説明変数の重要性評価
モデル全探索による回帰モデル評価
ベイズ最適化
次元圧縮を利⽤した推薦システム
2023年度は基礎編を作り直しています。

講師

⽊野 ⽇織 博⼠ (理学)
国⽴研究開発法⼈ 物質・材料研究機構 主幹研究員
東京⼤学⼤学院理学系研究科博⼠課程卒、東京⼤学物性研究所物性理論部⾨助⼿などを経て、2015 年に始まったJSTイノベーションハブ構築⽀援事業の⼀環である (国) 物質・材料研究機構に情報統合型物質・材料開発イニシアティブ発⾜時からMI 研究を⾏う。

参加方法と学習手順

  1. 以下URLにアクセスして参加登録をお願いします。 (必須ではありません。)
    https://forms.office.com/r/DWaHBBSvTY?origin=lprLink
  2. 下記リンクよりオンラインにて自己学習を行います。
    レポジトリにスライドおよびYoutube上の動画のリンクがあります。
    チュートリアルで使⽤するPython のスクリプトとデータを含むレポジトリは以下に格納されています。
    https://bitbucket.org/kino_h/python_mi_seminar_2023rev2/src/main/
    各自のPCでスクリプトを動作Python3環境下でのjupyter lab, scikit-learnなどのパッケージのインストールをお願いします。
  3. オンライン学習をされた上で質問がある方は以下のURLにアクセスしてQ&Aに2月29日(水)までに質問してください 。受講登録者全員に回答URLを後日お知らせいたします。
    https://forms.office.com/r/SEpJn9d6Jr?origin=lprLink

参考図書

本チュートリアルは以下の書籍を基に⾏われますが、書籍の購⼊を薦めるものではありません。
  • ⽊野 ⽇織、ダム ヒョウ チ著
    「Orange Data Mining ではじめるマテリアルズインフォマティクス」
    近代科学社、ISBN:9784764906310
  • ⽊野 ⽇織、ダム ヒョウ チ著
    「Python ではじめるマテリアルズインフォマティクス」
    近代科学社Digital、ISBN:9784764960466

免責事項

本セミナーのスクリプトやデータを用いて得られた結果について、主催者ならびに講師は一切の責任を持ちません。

イベント・セミナーデータ

イベント・セミナー名
2023年度Pythonによるマテリアルズ・インフォマティクス連続ハンズオン
DxMTデータ連携部会企画
会場
オンライン 開催
開催日: 時間
動画公開期間:2024年2月1日(木)~2月29日(木)
参加料
無料
サイトより事前登録が必要です
登録サイト
registration site

問い合わせ先

DxMTデータ連携部会運営室
E-Mail: dxmt_office=ml.nims.go.jp([ = ] を [ @ ] にしてください)
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