公益社団法人応用物理学会　応用電子物性分科会主催
応用電子物性分科会　研究例会 

マテリアルズインフォマティクス

～データ駆動型開発の導入、実践から応用まで～

　材料・デバイス研究開発の競争力を高める手段として、機械学習技術を積極的に活用したデータ駆動型のアプローチに注目が集まっています。本研究会では、データ駆動型の材料・デバイス開発を導入する上で活用したい要素技術として、スペクトルや画像など様々な形の実験データを効率良く機械に学習させるため、特徴量として抽出する技術、機械学習(AI)モデルによる予測の内容、根拠を研究者が理解できる形で表現する説明可能AI技術、そして、AIモデルを活用する際に課題となる逆解析の具体的なアプローチについて、分野の研究・開発の第一線で活躍されている研究者の皆様に招待講演をお願いいたしました。

◇開催日時： 2020年12月18日（金） 13:00 ～ 17:15　

◇場所： Zoomによるオンライン開催
　　　

演題：

(1) 13:00-13:10
　　応用電子物性分科会 幹事長 挨拶

(2) 13:10-13:15
　　企画趣旨説明 担当幹事

(3) 13:15-14:00
　「計測インフォマティクスによるスペクトルイメージングデータの高効率解析」
　　永村　直佳　（物質・材料研究機構）

(4) 14:00-14:45
　「組織構造の定量解析による材料プロセスインフォマティクスの取組み」
　　谷本　明佳　（日立製作所）

　- 休憩（15分）-

(5) 15:00-15:45
　「機械学習モデルの判断根拠の説明」
　　原　聡　（大阪大学）

(6) 15:45-16:30
　「機械学習モデルを活用した材料の自動探索」
　　岩崎　悠真　(NEC)

(7) 16:30-17:15
　「MIにおける逆解析の活用」
　　船津 公人　（東京大学）

受付：こちらから参加申し込みをお願いいたします。 （参加申し込み締め切り：12月15日（火））

参加費（テキスト代・消費税込み，2020年1月より改定となりました）
　　　　　応用電子物性分科会会員 3,000円
　　　　　*応電分科会の賛助会員の方は1社につき1名まで無料。2人目からは通常通りの参加費。
　　　　　応用物理学会会員(分科会会員でない場合) 7,000円
　　　　　一般 12,000円，　学生 2,000円

　　参加費を下記振込先にお振込み下さい。　　

　　　　　　 三井住友銀行　本店営業部（本店も可）
　　　　　　　普通預金 3910796　　
　　　　　　　シャ)オウヨウブツリガツカイ
　　　　　　　(公社）応用物理学会

　 　　　　 ・12月15日（火）までにお振込み下さい。期日までに入金がない場合は、キャンセル扱いとなります。
　　　　　　・入金確認後、ZoomのURL、予稿に関する情報と領収書をメールで送付します。
　　　　　　・原則、請求書の発行、返金は行っておりません。　　

問合せ先：石田 真彦（NEC）　　E-mail: ishida＠ah.jp.nec.com
　　　　　田才 邦彦（ソニー） E-mail: Kunihiko.Tasai＠jp.sony.com
　　　　　谷保 芳孝（NTT）　　E-mail: yoshitaka.taniyasu.ry＠hco.ntt.co.jp
　　　　　久保 俊晴（名工大)　E-mail:kubo.toshiharu＠nitech.ac.jp
　　　　　小田 康代（応用物理学会 事務局）TEL: 03-3828-7723（直通） E-mail: divisions＠jsap.or.jp
　　　　（スパム対策のため、上の"＠"は全角になっています。半角の"@"に置き換えて下さい。）