マテリアルズ・インフォマティクスにおける予測モデルの解釈性を上げるには？

開催概要

近年、少子高齢化、働き手の不足の影響を受け、従来の経験と勘による研究開発から、データを活用して、より効率的に、また人が発見出来なかった素材を研究開発していくことが目指されています。また、デジタルトランスフォーメーション(DX)をどのように研究開発に適応するか？という観点からも、データと統計・データサイエンスを活用した素材の研究開発である、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)が注目されています。

一方で、機械学習手法を用いるため、結果に至るまでの解釈が難しい、ブラックボックスになりがちであるなど、MIを用いて出てきた結果をどのように解釈したらよいのか、実験者にどのように理解頂いたら良いのか、お悩みの声を多く伺っております。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの専業企業として多くのMI解析をご支援してきた立場から、MIで用いられる、解釈性を上げる方法についてお話させていただきます。

参加費用

コンテンツ

• はじめに
• 登壇者より講演：40分
• 質疑応答：20分

講演内容

1. マテリアルズ・インフォマティクスのご紹介
2. 解釈性を上げるための手法のご紹介

※内容は変更となる場合が御座います。予めご了承願います。

登壇者

陳 嘉修

Chia-Hsu Chen

MI-6株式会社データサイエンティスト

工学博士。ケモインフォマティクス（博士, 東京大学船津研究室）。前職の花王ではマテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発に従事。得意分野は有機低分子・高分子、条件・処方最適化、幅広いテーマでMI解析実績がある。

対象者

• マテリアルズ・インフォマティクス（MI）に関わる方（研究者、解析者、マネジメント層の方など）
• マテリアルズ・インフォマティクスの結果をどう解釈すべきか、どうすれば研究者に理解いただけるか、悩まれている方
• マテリアルズ・インフォマティクスの活用をご検討中で、手法に悩まれている方
• マテリアルズ・インフォマティクスの手法に興味がある方

申し込み締め切り

問い合わせ先

※ご登録いただくメールアドレスに、開催前日の参加者の確定を目処に事前案内のメールをお送りします。 迷惑メールの設定や、メールアドレス記載の誤りによって、ご案内ができないケースがございます。 設定確認と登録アドレスに間違いがないよう、ご確認お願いいたします。

※同業他社企業のお申し込みはお断りしております。