素材をAIでデザインする：Graphical Neural Nets と材料科学
学習ポイント
グラフニューラルネットワーク（GNN）の基本概念について学びます
材料科学におけるGNNの応用について学びます
Graph Attention Network(GAT) 及び Self-Attention Enhanced GNN(SA-GNN) 等、高度なGNNについて学びます
詳細概要
本ウェビナーでは、グラフニューラルネットワーク(GNN) に焦点を当て、材料科学への応用について解説します。GNNは、従来のニューラルネットワークでは扱いにくかったグラフ構造データを学習できる技術です。材料科学分野においては、原子間の結合や相互作用をグラフとして表現することで、材料特性の予測や新材料開発に役立てられています。最初に、GNNの基本概念と材料の原子構造をグラフとして表現する方法を学びます。次に、材料科学特有のデータ構造と、GNNで効率的に処理するための前処理技術に触れます。その後、簡単な材料特性予測モデルをGNNで構築し、その性能を評価するプロセスを解説します。最後に、材料データベースからGNN用データセットを作成する手順を学び、実践的な応用力を身につけます。さらに、GNNの中でも特に注目されるGraph Attention Network (GAT) やSelf-Attention Enhanced GNN (SA-GNN)についても解説し、より高度なGNNの活用法も習得可能です。 本ウェビナーを受講することで、GNNの基礎知識を習得し、材料科学分野への応用方法を理解することができます。さらに、実践的な演習を通して、GNNを使いこなすためのスキルを身につけることができます。
このような方におすすめ
材料科学の研究者
グラフニューラルネットワーク (GNN) に興味のある方
GNNの活用方法に興味のある方
講師プロフィール
中山 優吾 (ナカヤマ ユウゴ)
経歴
2024年4月 – 現在 日産自動車株式会社 総合研究所 先端材料・プロセス研究所 研究員
2023年4月 – 2023年3月 日産自動車株式会社 総合研究所 モビリティ&AI研究所 研究員
2020年4月 – 2023年3月 京都大学 大学院情報学研究科 助教
2017年4月 – 2020年3月 筑波大学 数理物質科学研究科 数学専攻 博士後期課程
2015年4月 – 2017年3月 筑波大学 数理物質科学研究科 数学専攻 博士前期課程
2011年4月 – 2015年3月 筑波大学 理工学群数学類
講師HP：https://yugo-nakayama.net/
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