近年、データサイエンスと材料科学・工学を融合し、材料開発の高効率化を実現しようとする新たな枠組みの構築が種々のプロジェクトにて進展している。 これを受けて昨今、当該分野を俯瞰する講演会等が数多く開催されているが、今回これらとはやや趣を異にしたシンポジウムを企画させていただいた。 すなわち本シンポジウムでは、当該分野の世界的動向や手法等の俯瞰を目的としない。 材料研究開発にデータサイエンスを適用している現在進行中の多くの事例の中で、これからの材料研究開発に大きく貢献するであろう手法に着目し、今回5 つの方法論［仮想スクリーニング、ニューラルネット解析、フィルタ理論、アジョイント法(4 次元変分法)、およびスパース学習］を厳選した。 さらに材料の分野で実際に自らの手を動かして新世界を開拓している新進気鋭の方々に講演をお願いした。 材料学に本当にマッチしたデータサイエンスとはいったい何かについて討論し、今後の材料科学・工学のインフォマティクスが進むべき方向性に関して理解を深めたい。

皆様のご参加をお待ちしております。

(企画世話人　名古屋大　小山敏幸)

(本会維持員会社社員、協賛学協会会員は会員扱い。学生は会員、非会員の区別なし)