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書誌情報サマリ

書名

マテリアルズ・インフォマティクス　2 　機械学習を活用したマテリアルDX超入門

著者名 岩崎悠真／著
出版者 日刊工業新聞社
出版年月 2022.3
請求記号 5014/00175/２

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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0238062442一般和書２階開架自然・工学在庫 

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書誌詳細

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請求記号 5014/00175/２
書名 マテリアルズ・インフォマティクス　2 　機械学習を活用したマテリアルDX超入門
著者名 岩崎悠真／著
出版者 日刊工業新聞社
出版年月 2022.3
ページ数 4,160p
大きさ 21cm
巻書名 機械学習を活用したマテリアルDX超入門
ISBN 978-4-526-08192-7
分類 5014
一般件名 材料科学 　 機械学習
書誌種別 一般和書
内容紹介 材料開発にAIを使う「マテリアルズ・インフォマティクス」の入門書。プロセス、計測、物理など4種類のマテリアルズ・インフォマティクスについてや、インプットデータの種類とその活用方法を解説する。事例も紹介。
タイトルコード 1002110103273

要旨 マテリアルズ・インフォマティクス、計測インフォマティクス、プロセス・インフォマティクス、物理インフォマティクス。４つのインフォマティクスどう使う？いろんな種類のデータどう活用する？
目次 第１章　４つのインフォマティクス（マテインフォ・プロセスインフォ・計測インフォ・物理インフォ
マテリアルズ・インフォマティクス（マテインフォ）　ほか）
第２章　よく起こるシチュエーションとその解決策（探索繁囲が広い場合は？―バーチャルスクリーニングとアクティブラーニング
目的変数が複数ある場合は？―多目的最適化　ほか）
第３章　インプットデータの種類とその活用方法（数値や文字列データ
曲線データ　ほか）
第４章　材料開発の事例紹介（ベイズ最適化を用いて高磁化合金材料を開発する研究
ベイズ最適化とパレート最適を用いて、ホイスラー合金材料を探索する研究　ほか）
著者情報 岩崎 悠真
　物質・材料研究機構（ＮＩＭＳ）主任研究員。１９８６年静岡県清水市生まれ。２００５年静岡県立清水東高等学校卒業。２００９年千葉大学理学部物理学専攻卒業。２０１１年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修了。２０１１年ＮＥＣ中央研究所入社。２０１５年メリーランド大学客員研究員。２０１７年ＪＳＴ‐さきがけ『マテリアルズインフォ』研究員。２０１９年産業技術総合研究所（ＡＩＳＴ）特専研究員。２０２０年社会人博士号取得。２０２１年物質・材料研究機構（ＮＩＭＳ）主任研究員。２０２１年東京大学Ｂｅｙｏｎｄ　ＡＩ研究所客員研究員。２０２１年ＪＳＴ‐ＣＲＥＳＴ『未踏物質探索』研究代表者(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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