株式会社技術情報協会
最終更新日:2021-08-03 13:34:00.0
【書籍】【マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例( No.2117)2117
基本情報【書籍】【マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例( No.2117)
【技術専門図書】★ データ収集の低コスト化、データの前処理、記述子の設計、モデルの予測精度向上!
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■目次
第1章 マテリアルズ・インフォマティクスの研究動向と今後の課題
第2章 マテリアルズ・インフォマティクスの社内整備と人材育成
第3章 データ駆動材料開発に向けたプラットフォーム構築とその応用事例
第4章 マテリアルズ・インフォマティクスのためのデータ解析の進め方とその事例
第5章 高分子材料開発への応用事例
第6章 無機材料開発への応用事例
第7章 電池材料開発への応用事例
第8章 触媒開発への応用事例
第9章 合計経路、反応条件、プロセス設計への応用事例
第10章 医薬品の開発、製造への応用事例
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●発刊:2021年7月30日
●体裁:A4判500頁
●執筆者:58名
●ISBN:978-4-86104-854-8
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※ 「無料試読」できます。お問い合わせください。
【書籍】マテリアルズインフォマティクス…(No2117)
書籍タイトル:マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
■ 本書のポイント
・各国の政策、データベースの整備
・散在したデータをデータベースとして整頓、管理、抽出する仕組み
・データサイエンティスト、データエンジニアに求められるスキルと育成の取り組み
・実験の自動化による大量のデータ取得、データの信頼性向上
・IoT技術を利用したデータ収集技術
・特徴量を適切に表現する記述設計のポイント
・予測モデルの構築、特徴量候補の探索
・アルゴリズムの種類、特徴と選定
・スパースモデリングを用いた少ないデータからの予測
・ニューラルネットワークによる逆問題解析
・説明可能な機械学習を用いた材料開発
・多目的最適化に向けたアルゴリズムの開発
・機械学習によるスペクトルデータの解析
・複数の物性を同時に達成する高分子材料の設計
・データ不足、欠損の克服に向けた予測モデル構築
・金属材料の組織画像分析による特徴量抽出
・最適な成膜プロセス条件の探索
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