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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」(1/7・1/21)

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WED 2026

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WED 2026
Place
対面とオンラインのハイブリッド形式
Posted
2025年12月1日(月)

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
協賛:日本表面真空学会

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。

フライヤーはこちらからダウンロードできます

1.講義概要・開催日時・講師のご紹介

第1回「データ駆動科学のための第一原理計算と機械学習の応用」
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 第1部 データ駆動科学
15:15-16:30 第2部 DFT計算と界面モデリング
17:00-18:15 第3部 機械学習ポテンシャル概論

第1回は材料研究におけるデータ駆動科学の基礎から計算シミュレーションデータを機械学習に活用するまでを講義します。第1部では、材料科学におけるデータ駆動型アプローチの考え方をデータ生成・蓄積・活用の観点からその全体像を解説します。第2部では、第一原理計算やDFTに基づく界面モデリングを例に、データ駆動科学で重要な役割を果たす計算材料科学がにどのように貢献しているかを紹介します。第3部では、機械学習ポテンシャルの基礎概念と構築手順を解説し、従来計算との違いや利点を示しつつ、大規模・長時間スケール計算への応用可能性を議論します。
全体を通して、第一原理計算と機械学習を組み合わせたデータ駆動科学の実践的活用のイメージを深め、今後の材料開発への応用展開について考察する機会とします。

 

安藤 康伸 先生 ご経歴

2003年04月東京大学教養学部理科一類 入学.
2012年03月 東京大学 大学院理学系研究科 物理学専攻博士後期課程修了. 博士(理学).
2012年04月〜2013年04月 国立研究開発法人 産業技術研究所 産総研特別研究員.
2013年05月〜2016年03月 東京大学大学院 工学系研究科マテリアル工学専攻 助教.
2016年04月〜2018年09月 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 研究員.
2018年10月〜2024年03月 同所 主任研究員.
2022年07月〜 早稲田大学 先進理工学部 客員准教授
2024年04月〜2024年09月東京工業大学 科学技術創成研究院 化学生命科学研究所 准教授
2024年10月〜東京科学大学 総合研究院 化学生命科学研究所 准教授(現職)

 

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。

田村 亮 先生 ご経歴

1984年生。2012年3月東京大学大学院理学系研究科博士課程修了、博士(理学)。
2012年4月より物質・材料研究機構 ICYS-SENGEN研究員、研究員、主任研究員、主幹研究員を経て、2023年4月より現職。
2021年日本物理学会若手奨励賞、2023年文部科学大臣表彰若手科学者賞受賞。
専門分野:マテリアルズ・インフォマティクス。

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]