材料科学連続セミナー 化学材料第1シリーズ「データ科学と材料科学」（1/7・1/21）

材料科学連続セミナー 化学材料第1シリーズ「データ科学と材料科学」2026年1月・ハイブリッド開催

主催：早稲田大学 各務記念材料技術研究所／環境整合材料基盤技術共同研究拠点

材料技術研究所では材料研究における計算材料科学の重要性の高まりを受け、2021年度から2023年度までオンラインによる計算材料科学連続セミナーを開催しました。この経験を活かし、2024年度からはより幅広い材料分野を対象とし、第一線の研究者の知見や技術を共有して材料研究のボトムアップを目的とした、「材料科学連続セミナー」を開催します。

このセミナーは文部科学省 共同利用・共同研究拠点事業の一環として実施しています。

テーマ「データ科学と材料科学」

本セミナーではデータ科学と材料科学の融合領域について解説します。材料科学は熱力学、電磁気学、統計力学、量子力学などを基礎として 20 世紀に長足の進歩を遂げました。21 世紀に入り、計算機の進歩によりデータ科学に基づく方法論が現実に適用可能となり、材料科学の発展を加速しています。機械学習による性能予測や、Chatgpt を始めとする生成 AI を用いた材料設計など、新しい材料科学の取り組みは枚挙に暇がありません。セミナーでは、具体的な材料開発の例も交えながら、データ科学の手法が材料科学にどのように役立つかを示していきます。

1.講義概要・開催日時・講師のご紹介

第1回「（タイトル準備中）」
安藤 康伸 先生（東京科学大学 准教授）
2026年1月7日（水）13:30～18:15 ※休憩あり

13:30-14:45　データ駆動科学
15:15-16:30　DFT計算と界面モデリング
17:00-18:15　機械学習ポテンシャル概論

（講義概要準備中。近日公開予定。）

第2回「データ科学とAIによる次世代センシング・材料探索」
田村 亮 先生（物質・材料研究機構 グループリーダー／東京大学 講師）
2026年1月21日（水）13:30～18:15 ※休憩あり

13:30-14:45　第1部 データ駆動型アプローチで拓く嗅覚センシングの新展開
15:15-16:30　第2部 ベイズ最適化をはじめとするブラックボックス最適化の基礎と応用
17:00-18:15　第3部 ロボティクスとAIが拓く自動・自律材料探索の最前線

第2回講義では、データ科学とAIがもたらす材料研究開発の革新に焦点を当てます。データ駆動型手法と最適化技術を活用することで、センシングと材料開発の領域における課題を自律的かつ高効率に解決する最新の実応用について紹介します。第1部では、データの力を最大限に活用するデータ駆動型アプローチを嗅覚センシングの分野に応用し、次世代センシング技術の新しい可能性について解説します。 第2部では、実験やシミュレーションに時間とコストがかかる「ブラックボックス」問題を最適化するための基盤技術として、ベイズ最適化をはじめとするブラックボックス最適化の基礎理論から、実応用事例までを深く掘り下げます。 そして第3部では、これらデータ科学と最適化技術を結集させ、ロボティクスとAIを融合した自動・自律材料探索の最前線を紹介します。

2.開催方法・会場

対面とオンライン（Zoom）のハイブリッド形式［対面会場：各務記念材料技術研究所 講演室］
※ZoomのURLはお申込みいただいた方に個別でお知らせいたします

3.受講修了証の発行

以下の要件を満たした方には「受講修了証」を発行いたします。
・すべての回を受講すること。
・セミナー終了後、所定のアンケートに回答すること。

4.申込手続き

こちらのページからお申し込みください
※申込締切：第1回 12月22日（月）、 第2回 1月19日（月）
※参加費は無料です

5.お問い合わせ

早稲田大学 各務記念材料技術研究所
環境整合材料基盤技術共同研究拠点事務局
[email protected]