公益社団法人 日本表面科学会

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[ml_056] 薄膜・表面物理基礎講座「ビッグデータを活用した新材料研究 1(11/17) のご案内

速報発信者;武田さくら(奈良先端科学技術大学院大学)


第46回薄膜・表面物理基礎講座のご案内

応用物理学会薄膜・表面物理分科会では
表面科学会協賛のもと
第46回薄膜・表面物理基礎講座を,
名古屋大学 ベンチャー・ビジネス・ラボラトリーにて
以下の内容で11月17日(金)に開催致します。

『 ビッグデータを活用した新材料研究
〜マテリアルズインフォマティクスは、
研究者の経験と勘とをいかに支援するのか!〜 』
https://annex.jsap.or.jp/tfspd/kiso2017/

現在,上記ウェブサイトにて参加申込の受付中です。
ご興味のある皆様にはぜひご参加
頂きますようお願い申し上げます。

参加申込締切期限: 2017年10月27日(金)

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応用物理学会 薄膜・表面物理分科会
第46回 薄膜・表面物理 基礎講座(2017)

『 ビッグデータを活用した新材料研究
〜マテリアルズインフォマティクスは、
研究者の経験と勘とをいかに支援するのか!〜 』

主催:応用物理学会 薄膜・表面物理分科会
共催:日本表面科学会、他

日時:平成29年11月17日 (金) 10:00-16:40

会場:名古屋大学 ベンチャー・ビジネス・ラボラトリー 
   ベンチャーホール(3F)
  (名古屋市千種区不老町, VBL事務室 TEL:052-789-5447)
   http://www.vbl.nagoya-u.ac.jp/access.html(アクセスマップ)
  (JR 名古屋駅から名古屋市営地下鉄名城線 「名古屋大学」 下車,
   徒歩 6 分)

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「材料を制するものは技術を制す」といわれ約70年,世界中で,マテリアルズインフォ
マティクス戦略が,
新規材料設計手法として,立ち上がっている. 2011年,米国は Materials Genome Initiative
を発表し,翌年,リチウムイオン電池での固体電解質開発を成功事例として発表した.
従来の実験及び計算科学に,ビッグデータと機械学習法とが,材料研究者を支援する当
該材料設計手法は,
高効率でかつ有効な材料開発の決め手として期待されている.
本講座は,更なる具現化を目指すべく,マテリアルズインフォマティクスを強力に推進
されている第一線の講師を招き,データ駆動型の材料創製手法の基礎を多角的に学ぶ
と共に,最新動向を提供するためのものです.マテリアルズインフォマティクスを専門
とする研究者だけでなく,電子材料・電子デバイス・電池関連などの研究開発を行っ
ている研究者や企業の方,当該手法を活用することで材料開発の今後の飛躍への参画
を志す初学者にも役立つ講座です.

講演:
①「我が国でのマテリアルズインフォマティクス」
  寺倉 清之(NIMS)
②「マテリアルズインフォマティクスを支える第一原理電子計算法」
  田中 功(京大)
③「界面・粒界へのマテリアルズインフォマティクス」
  溝口 照康(東大)
④「マテリアルズインフォマティクスを支えるアルゴリズム」
  津田 宏治(東大)
⑤「ナノ電子顕微分光への情報処理技法の応用」
  武藤 俊介(名古屋大)
⑥「自動車用材料開発における先端計測とマテリアルズ
  インフォマティクスへの期待」
  菅 義訓(トヨタ自動車)

詳細はホームページをご覧ください。
https://annex.jsap.or.jp/tfspd/kiso2017/

セミナー内容問合せ先:
高知工科大学 山本 哲也 E-Mail: yamamoto.tetsuya@kochi-tech.ac.jp
奈良先端科学技術大学院大学 武田さくら  E-Mail: sakura@ms.naist.jp

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