共催：未踏スケールデータアナリティクスセンター
　　　数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム　東北ブロック

東京大学の津田宏治先生をお招きして、セミナーを開催いたします。
参加希望の方は、下記のGoogleフォームにて申し込みください。（締切4/24）
https://forms.gle/tEs3bbWf9h7aahgp8
※当日現地での参加登録も可能です。

日時：2024年4月25日（木）14:30～16:30
講演題目：機械学習・AIを用いた新たな分子・物質の開発
開催形式：ハイブリッド（現地＋オンラインZoom）
現地場所：東北大学 青葉山キャンパス 情報科学研究科棟2階207中講義室https://www.is.tohoku.ac.jp/jp/introduction/access.html
対象者：データ科学に興味のある学内外の研究者、学生、企業技術者

講演概要：
望みの機能を持つ新たな分子・物質を設計することは、科学的・産業的に大きな意義を持つ。重要な対象としては、金属・セラミック・ナノ粒子などの無機物質や、創薬で重要な低分子有機化合物などが挙げられる。本講演の冒頭では、ベイズ最適化、モンテカルロ探索、深層学習などを用いた分子・物質の開発事例を紹介する（熱輻射材料、蛍光分子、蛍光タンパク質、抗菌ペプチド）。物質設計は、一般にブラックボックス最適化として定式化されるが、設計した物質に関する解釈ができないという問題を抱えている。本講演の中盤では、Entropic samplingを用いることで、解釈可能な形で物質設計を行う手法について述べる。機械学習・AIにおいては、データ数はできるだけ多い方がいいため、実験の効率化が重要である。本講演の最後では、自律自動実験のための汎用ソフトウエアNIMS-OSを紹介し、ロボットを用いた自動実験の事例を示す。

【問い合わせ先】

UDACセミナー事務局　E-mail: udac_seminar@grp.tohoku.ac.jp