Utilization of Spectral Data for Materials Informatics -Feature Extraction and Analysis-（スペクトルデータのマテリアルズ・インフォマティクスへの活用 -特徴量抽出と解析-）

Background of this seminar：開催概要

In recent years, affected by the declining birthrate, aging population, and shortage of workers in Japan, the aim has shifted from traditional R&D based on experience and intuition to the use of data to conduct R&D more efficiently and to develop materials that could not be discovered by humans. In addition, Materials Informatics (MI), which is the research and development of materials utilizing statistics and data science, is also attracting attention from the perspective of how to adapt digital transformation (DX) to research and development.

While more and more companies are utilizing MI, and it is increasingly recognized as an inevitable tool in materials development, we have heard many people say that they want to apply spectral data obtained from experiments to MI, but are struggling with the methods to do so.

In this seminar, Jirayupat, a data scientist of MI-6, will talk about how to extract features from spectral data and how to analyze them.

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。

活用が進む企業も増え、材料開発において必然の手段として認識が高まっている中で、実験で得られたスペクトルデータをMIに適用させたいが、その手法に悩んでいるというお声を多く聞きます。

本セミナーでは、MI-6のデータサイエンティストJirayupatより、スペクトルデータの特徴量の抽出方法や、その解析方法についてお話させていただきます。

Entry fee：参加費用

Contents：コンテンツ

• Lecture by speaker 40 minutes（登壇者より講演：40分）
• Q&A 20 minutes（質疑応答：20分）

Agenda：講演内容

1. Feature extraction of spectral data （スペクトルデータの特徴量抽出）
2. Analysis of spectral data（スペクトルデータの解析）

※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。

Speaker：登壇者

Chaiyanut Poom Jirayupat

MI-6株式会社データサイエンティスト

In his Bachelor’s and Master’s studies, he specialized in nano-material analysis using techniques such as XRD, Raman, XPS, EDS, and sensor data processing. For his Doctoral degree, he integrated machine learning to extract features from human breath and artificial olfactory systems, utilizing GC-MS spectrum and gas sensor data at the University of Tokyo and Kyushu University. Currently employed as a data scientist at MI-6, he is focusing on the development of an automated platform for extracting features from spectral data.

Target person：対象者

• Persons involved in Materials Informatics (Researchers, Analysts, Management, etc
  • 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）
• Persons who are struggling with spectral data analysis methods
  • スペクトルデータの解析手法に悩まれている方

Application deadline：申し込み締め切り

問い合わせ先

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