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マテリアルズ・インフォマティクス：定型化した実験データを使った最適配合の計算
BIOVIA マテリアル・サイエンス オンラインセミナーシリーズ 第3回目では、収集したデータの活用に着目します。 特に材料開発では社内で収集したデータでは予測分析（統計アルゴリズム、機械学習手法）に使えるほどの量が集まらないことが頻繁にあります。 本オンラインセミナーでは、電子実験ノートのデータを公開データベースからのデータで補完し、予測分析のモデルの作成、モデルの精度確認までの一連の流れをご紹介します。
材料開発を対象としたデータ中心の計画・実験・評価・解析(DMTA)ワークフロー
BIOVIAはシミュレーション、実験、データサイエンスをつなぐサイエンティフィック・ツールとデータ・マネジメント環境を提供しています。 マテリアルズ・インフォマティクス (MI)を実践する上では、実験データだけでなく、分子シミュレーションや機械学習を組み合わせる手法が有効であり、それらを密接に、有機的に連携させていくことで価値を最大化することができます。 しかしながら、研究開発の現場において、実験、シミュレーション、データサイエンスを連携させるためには、データを中心とした業務への転換が必要になりますが、これまでの考え方や業務の流れを変えることは容易ではありません。 本オンラインセミナーでは、シミュレーション、データサイエンスと共に欠かすことのできない、実験にもスポットライトを当て、第1回・第2回の講演内容を受けた、材料研究の計画・実験・評価・解析(DMTA) の流れの一例をご紹介します。ぜひこの機会にご視聴ください。 MIにフォーカスした内容を全4回シリーズでご紹介しますので、ぜひ併せてご視聴ください。
