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マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用

1. ● 講義はZoomによりオンライン配信します。講義用のZoom（下記参照）にアクセスして下さい。

https://u-tokyo-ac-jp.zoom.us/j/81537394930?pwd=cDRXS0VFU2JFVllISjUzMGtZbm82Zz09
ミーティングID: 815 3739 4930
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1. ● 講義時間外の質問や議論は講義用のSlack上でお願いします。
2. ● 講義終了後にアンケートにお答え頂けますと幸いに存じます。
  1. ● シラバスのダウンロードはこちらから

講義概要

第一原理計算やマテリアルズ・インフォマティクスを活用し、有用な性質を持つ新規材料を実験に先立ってデザインする研究が盛んである。本講義では実践的に物質デザインに活用できる高度な第一原理計算やマテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用を体系的に学ぶ機会を提供する。
第一回と第二回ではベイズ最適化を代表とするブラックボックス最適化の基礎・応用と機械学習によるシミュレーションの高度化を解説する。また第三回から第八回の講義では磁性材料、半導体材料、熱物性に焦点をあてて適切な第一原理手法とマテリアルズ・インフォマティクスと連携した高度な活用事例を解説する。

講義スケジュール

※2022年度の講義はZoomによりオンラインにて開講いたします。

2022年9月開講（90分 × 8回）
9月 9日(金) 14:00～15:30, 15:45～17:15	第1回、第2回　田村亮（物質・材料研究機構）
9月16日(金) 14:00～15:30, 15:45～17:15	第3回、第4回　福島鉄也（東京大学）
9月22日(木) 14:00～15:30, 15:45～17:15	第5回、第6回　熊谷悠（東北大学）
9月30日(金) 14:00～15:30, 15:45～17:15	第7回、第8回　南谷英美（大阪大学）

講義内容

講義内容(若干の内容変更の可能性あり)
回	題名	資料DL	内容
第1回	ブラックボックス最適化		機械学習の力を使って、次に行うべき実験・シミュレーションを適切に提案できる手法が、ベイズ最適化を代表としたブラックボックス最適化であり、ブラックボックス最適化の基礎・応用事例を解説する。
第2回	シミュレーション技術と機械学習		物性科学・材料科学におけるシミュレーションの高度化を機械学習により実現した事例を紹介する。具体的には、有効ハミルトニアン推定、MDシミュレーション解析を題材とする。
第3回	第一原理電子状態計算		密度汎関数理論、KKRグリーン関数法、不規則系材料、シングルサイト近似
第4回	磁性材料の探索		磁性の基礎、電子状態と磁性、計算物性データベース、スパコンを用いた物性データ創出
第5回	第一原理計算の材料科学への応用I		表面、光吸収係数、点欠陥特性などの半導体特性への応用
第6回	第一原理計算の材料科学への応用II		ハイスループット計算と計算材料データベースの構築、全自動計算の試みと課題
第7回	格子物性の第一原理計算		フォノンの物理、電子フォノン相互作用、密度汎関数摂動理論、物性予測への応用
第8回	熱物性と第一原理計算		格子熱伝導率と非調和効果、ボルツマン方程式に基づいた第一原理計算、機械学習ポテンシャルの応用、乱れた系での格子熱伝導率

受講にあたり必要な知識

学部４年生程度の量子力学及び固体物理学の知識

受講に際しての諸注意

・企業にご所属の方は、まずは「高度人材育成事業」へ入会お申込みの上、受講をお申し込みください。
・原則、全回参加が望ましいが、部分的な受講も可。
・講義資料は参加申込者のみに配布。チャットツールSlackにて質問を受け付けます。

受講後アンケート

受講後こちらのアンケートにご回答をお願いいたします。いただいたご意見は、来年度以降、より多くの皆様のニーズにマッチした講座を開講するための参考にさせていただきます。

主催

主催：東京大学物性研究所　計算物質科学高度人材育成・産学マッチングプログラム(MP-CoMS）
後援：高度情報科学技術研究機構

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