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【講座の趣旨】
今日の材料設計においてはシミュレーションとデータサイエンス技術の適用が重要となってきている。初学者向けに基本的な考え方と事例を紹介する。
【習得できる知識】
材料設計のためのシミュレーションとデータサイエンスの基礎知識
１. 概要
1.1 材料の多階層（マルチスケール）特性
1.2 シミュレーションとデータサイエンスによるアプローチ
1.3 最近のトレンドとマテリアルズ・インフォマティクス
２．シミュレーションによる材料設計
2.1 量子化学・第一原理計算（MO、DFT）
2.2 全原子分子動力学（MD）
2.3 粗視化分子動力学（CGMD）
2.4 逸粒子動力学（DPD）
2.5 レプテーションダイナミクス（Slip-Link＆Spring、PCN）
2.6 平均場・自己無撞着場理論（SCFT）
2.7 連続体の多相構造シミュレーション（PhaseField、FEM）
2.8 マルチスケールシミュレーション
３．データサイエンスによる材料設計
3.1 教師あり学習（回帰・分類）
3.2 教師無し学習（クラスタリング）
3.3 分子記述子（ディスクリプタ）
3.4 定量的構造物性相関（QSPR）
3.5 データの入手と加工
3.6 ハイスループット計算によるデータ構築
3.7 ベイズ最適化
3.8 逆解析による物性から分子構造の予測
3.9 シミュレーションのための機械学習（機械学習ポテンシャル）
3.10 シミュレーションのための機械学習（MD-GAN）
【質疑応答】
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