専門科目から12単位以上履修すること。現場で活用されつつある機械学習や網羅的解析の原理と実際を理解させることを目標とする。指導方針マテリアルインフォマティクスの基礎となる計算化学の基盤を教授し、さらにデータ駆動型材料探索および機械学習による研究支援の方法論と現状を講義する。機械学習や深層学習・ビッグデータの活用等による新材料の開発を加速する方法論(マテリアルインフォマティクス)が最近注目を集めている。マテリアルインフォマティクスに関する基盤概念と要素技術を概説する。コンピュータに分子構造を認識させるためには、化学者が用いる「構造式」ではなく、文字列や数字列に変換する必要がある。分子構造の表記するための様々な手法を紹介する。(活性相関)モデルを説明する。マテリアルズインフォマティクスの導入には、学習に用いるデータが揃っていることが前提となる。マテリアルに関する情報として、実験結果や計算科学によるシミュレーション結果が用いられる。基礎概念と課題を教授する。分子構造を予測する方法や、薬剤のスクリーニングを迅速に行う分子ドッキング法について論じる。分子構造を網羅的且つ自動的に探索するための様々な計算手法について紹介する。効率的に実験を行うための手法として、実験計画法は開発された。実験により有意な知見を得るために必要となる統計的な手続きや、できるだけ少ない実験回数で要求特性を満足する物質を製造するための手法として、ベイズ最適化を紹介する。マテリアルズインフォマティクスの技術を取り入れた最近の事例を紹介し、機械学習を用いた材料探索の可能性について論じる。本講義の総括と総まとめテストを行う。・演習と試験により評価する。・マテリアルインフォマティクスの基本概念の理解、専門知識の習得を基準とする。