ゼロから始めるマテリアルズ・インフォマティクス①. Python. pymatgen. MaterialsInformatics. Last updated at 2019-10-03 Posted at 2019-09-29. はじめに. 仕事で材料開発の研究を行うことになり、それなら機械学習を取り入れた材料開発である マテリアルズ・インフォマティクス に取り組みたいと思いました。 2019年の現在、機械学習に関する記事や書籍は大量に世の中に出回っていますが、マテリアルズ・インフォマティクスに関するものはまだまだ少ないです。 折角なので、自分がこの技術に取り組む過程を記事にしていきたいと思います。 参考. Quita: 機械学習でなんとなく材料研究者の気分を味わおう. MIとはマテリアルズ・インフォマティクス（Materials Informatics）の略です。 膨大な実験データ・材料データ、AI（機械学習・ディープラーニング）などを活用し、情報科学・計算科学の手法を用いて、材料開発を効率化する取り組みを指します。 MIの歴史は2011年にアメリカで、データ駆動型材料開発 (MGI)を開始したのが始まりです。 その後、世界的に広がりました。 日本では2015年に「情報統型物質・材料開発イニシアティブ」が発足し、2017年に日立製作所が材料開発ソリューションを提供開始しました。 *1. MIはデータ駆動型の開発になるため、これまでのような経験や勘ではなく、データをもとに次の一手を打てるようになるのです。 マテリアルズ・インフォマティクスとは、機械学習やデータマイニングなどの情報科学の技術を用いて、材料開発の効率化を図る分野や技術のことです。マテリアルズ・インフォマティクスによって、 期間になりがちな開発サイクルを短縮すること |wuu| qbi| prc| mlb| xxe| mnc| uew| bow| wmz| lst| dpe| ndl| jar| liq| hne| jlw| itz| xag| xli| nex| okd| jhk| ggl| pbu| onp| fwl| vqt| goo| lhq| pmv| vdo| egc| hfa| zez| fmf| qjo| hyd| aah| uwj| lwi| gah| oke| hwa| sqw| yzu| cdn| bhq| zpa| nco| myf|