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機械学習と材料設計～ICMD®で実現する開発スピードの加速～

マテリアルDXウェビナー

平素は格別のご高配を賜り誠にありがとうございます。

近年、材料分野における機械学習の活用は確実に広がりを見せています。しかしながら、材料分野にそのまま適用しようとすると、いくつかの固有の課題があります。

代表的なものが「データ不足」です。材料データの取得には、材料生成・試料作製・試験評価といった時間とコストを要します。そのため、一般的な機械学習が前提とする大規模データセットを揃えることは難しく、小規模なデータから価値を見出す工夫が求められます。

もうひとつの大きな課題が「科学的根拠」です。従来の機械学習は高い予測精度を達成できる一方、物理現象の理解や因果的な解釈が難しく、材料設計に不可欠な“根拠”が弱いという問題があります。材料設計では、単なる予測ではなく、なぜその結果になるのかを説明できるモデルが重要になります。

本ウェビナーでは、QuesTekの材料設計プラットフォーム「ICMD®」を活用し、実験データ・文献データ・物理ベースのシミュレーションデータを組み合わせて機械学習モデルを構築する方法を解説します。また、構築したモデルを単独で活用する場合や、ICMD®に収録された物理ベースモデルとのハイブリッド活用によって設計ワークフローを強化し、材料開発サイクルを加速する手法を紹介します。

ご多忙の折とは存じますが、皆様のお申し込みを心よりお待ち申し上げます。