5月25日
​17:00～18:30

吉田 亮
情報・システム研究機構 統計数理研究所 教授

データ駆動型物質探索を加速する統計的機械学習の先進技術

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 材料研究のパラメータ空間は極めて広大である。例えば、有機低分子化合物のケミカルスペースには、およそ1060の候補分子が存在すると言われている。一方、現在のデータベースに登録されている有機化合物の数は高々108のオーダーに過ぎない。したがって、有機化合物のケミカルスペースには依然として広大な未踏領域が残されている。データ科学の先進技術を用いて，このような広大な探索空間から革新的な特性を有する新物質を同定する。本講演では，高分子熱物性の研究や新規準結晶の探索を例に統計的機械学習の要素技術を解説する。特に、順問題と逆問題、表現と生成、知識転移、内挿と外挿というキーワードでデータ駆動型研究の現状と展望を整理する。

吉田　亮
​情報・システム研究機構 統計数理研究所 教授

博士（学術）．2004年総合研究大学院大学統計科学専攻修了．情報・システム研究機構 統計数理研究所・教授．2017年7月より同研究所ものづくりデータ科学研究センター・センター長．国立研究開発法人 物質・材料研究機構・招聘研究員、総合研究大学院大学 複合科学研究科 統計科学専攻 教授を兼任．JST-CREST「熱制御」領域、科研費新学術領域「ハイパーマテリアル：捕空間が創る新物質科学」等の活動を通じて、マテリアルズインフォマティクスの研究を推進．

YOSHIDA LAB： daweb.ism.ac.jp/yoshidalab/