概要
研究開発部門でデジタルトランスフォーメーション（DX）が加速する中、来の経験と勘による研究開発から、データを活用して、より効率的に、また人が発見出来なかった素材を研究開発していくためにも「マテリアルズ・インフォマティクス」に注目が集まっています。
そのため、マテリアルズ・インフォマティクスに関する知識やスキルは、今後より一層求められるものとなりつつあります。しかし、マテリアルズ・インフォマティクスについて新しい知識やスキルを習得したいが、何をどのように学んだらよいか分からないという方は少なくないでしょう。
MI-6では、これからマテリアルズ・インフォマティクスについて学ぶ方向けに、入門コンテンツを3つ厳選してご紹介します。誰でも、いつでも学べるように無料で動画や資料を公開しています。
こんな方におすすめ
- マテリアルズ・インフォマティクス（MI）について、0から学びたいと思う方（研究者、解析者など）
- マテリアルズ・インフォマティクス（MI）や材料科学の分野に関心がある方
1.マテリアルズ・インフォマティクスの基本とMI推進
※動画内の資料を一部抜粋
マテリアルズ・インフォマティクスは注目されている言葉である一方、「そもそも何ができるのか？」「どんな方法でおこなうのか？」など、その基本的な型となる情報や実際に自社で活用するための手順が十分に浸透していない現状があります。
そんなマテリアルズ・インフォマティクスの基本を解説した1時間のセミナー動画を無料公開しております。基本的な技術の解説に加え、「なぜ材料メーカーで必要とされているのか」「自社でMIを推進するために必要なこと」などをじっくり解説しています。お申し込み後、無料でいつでも、何度でも視聴可能です。
2.マテリアルズ・インフォマティクスの手法：条件最適化に用いられるベイズ最適化の基礎
※動画内の資料を一部抜粋
素材の組成やプロセスの最適化に用いられる手法の1つとして、「ベイズ最適化」があります。マテリアルズ・インフォマティクスに用いられる手法として聞いたことはあるけど、どのように利用するのか、その手法のイメージがつかないという方も少なくないでしょう。
本動画では、MI専門のデータサイエンティストが「ベイズ最適化の基礎」について解説しています。ベイズ最適化の考え方やそのフロー、確率モデリングのイメージなどを用いて解説していますので、実際の手法について知りたい方はぜひ視聴くださいませ。
3.マテリアルズ・インフォマティクスのためのデータサイエンティスト入門
マテリアルズ・インフォマティクスを自社で活用していくうえで、「データサイエンティストとしてどのようなスキルが求められるのか？」「MIの解析はどのようにおこなえばよいのか？」という声を多く伺います。
本資料では現役データサイエンティスト監修の元、はじめの一歩となるような入門コンテンツとしてまとめております。マテリアルズ・インフォマティクスの解析の流れに沿って、データ収集や予測モデルの作成などでどんなスキルが求められるのかをじっくり解説します。全35ページにまとめた資料で、お申し込み後にいつでもご覧いただけます。
