PRESS RELEASE
書籍『マテリアルズ・インフォマティクスII 機械学習を活用したマテリアルDX超入門』発売
2022年3月18日
株式会社 日刊工業新聞社
日刊工業新聞社（代表取締役社長：井水治博 本社：東京都中央区）は、書籍『マテリアルズ・インフォマティクスII 機械学習を活用したマテリアルDX超入門』を発売しました。
材料開発に機械学習を活用する「マテリアルズ・インフォマティクス」。これまでの、人の勘と経験に頼ってきた材料開発を、機械学習によって効率化しようという試みです。最近では、物質の組み合わせだけでなく、作り方や評価、理論についても機械学習を利用した応用例が増えてきています。
本書は、マテリアルズ・インフォマティクスに取り組んでいる方、これから取り組もうとされている方に向けた超入門書です。やさしい語り口で解説していきますので、マテリアルズ・インフォマティクスに初めて取り組む方にもぴったりの一冊です。前作、『マテリアルズ・インフォマティクス 材料開発のための機械学習超入門』と合わせて読むと、より理解が深まります。
マテリアルズ・インフォマティクスの現状と、機械学習のポイントが分かる
「マテリアルズ・インフォマティクス」という言葉はもともと、機械学習を利用した材料開発そのものを指していました。しかし最近では、生成の過程、できた材料の計測、物性値の理論づけなどに機械学習を利用することも「マテリアルズ・インフォマティクス」と呼ばれています。本書はこれらを含めたマテリアルズ・インフォマティクスについて解説していきます。
また、マテリアルズ・インフォマティクスに欠かせない機械学習について、その活用のポイントを解説しています。機械学習では使用するデータの良し悪しやその扱い方で、求める結果が得られるかどうかが決まります。本書は、そんな機械学習を効果的に実践するためのエッセンスが分かる一冊です。
実務に役立つ材料開発の事例
本書では、マテリアルズ・インフォマティクスの事例を豊富に掲載しました。マテリアルズ・インフォマティクスは、機械学習に使用するデータの種類や、機械学習で何を求めたいかによって様々なアプローチがあります。読者それぞれが抱えている課題に応用できるよう、多様な事例を集めています。見出しに、目的とデータの種類を記載していますので、調べたいものだけを参照することも可能です。
目次
第1章 4つのインフォマティクス
第2章 よく起こるシチュエーションとその解決策
第3章 インプットデータの種類とその活用方法
第4章 材料開発の事例紹介
著者紹介
岩崎悠真（いわさき・ゆうま）
物質・材料研究機構（NIMS） 主任研究員
1986年 静岡県清水市生まれ
2005年 静岡県立清水東高等学校 卒業
2009年 千葉大学理学部物理学専攻 卒業
2011年 東京大学大学院理学系研究科物理学専攻 修了
2011年 NEC中央研究所 入社
2015年 メリーランド大学 客員研究員
2017年 JST-さきがけ『マテリアルズインフォ』 研究員
2019年 産業技術総合研究所（AIST） 特専研究員
2020年 社会人博士号取得
2021年 物質・材料研究機構（NIMS） 主任研究員
2021年 東京大学Beyond AI研究所 客員研究員
2021年 JST-CREST『未踏物質探索』 研究代表者
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