【書籍】マテリアルズインフォマティクス（No.2365）
【試読できます】ー新材料候補の高速探索、所望の特性を満たす組成・構造の予測、配合条件の最適化ー
書籍名：マテリアルズインフォマティクスによる高分子材料の開発 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ■本書のポイント ●記述子、特徴量の選定！ データ数、品質の確保へ向けて！ ・成功データ／失敗データの収集 ・実験データ、市販品、文献情報など社内外のデータの形を整える ・ノイズが多い画像データの前処理 ・数値データと言語データの連携 ・単位の変換、測定条件の整理、実験者の記載 ・仮想データによる学習データの補完 ・転移学習の活用と少ないデータの補強 ・記述子の強化、拡張のポイント ●学習モデルの予測精度の向上！ ・解釈性と信頼性の両立 ・大量データによる解釈性低下の対策 ・次元削減による曖昧な変数の最適化 ・説明変数の前処理とモデルの選び方 ・スケール差をモデルに取り込むコツ ・再現性の高いデータの確保 ・分子、画像、スペクトルなど異なるデータを扱うマルチモーダルAIの構築 ・実験や評価方法の工夫による目的変数の調整 ●MIによる相反する物性の確保、スケールアップを見据えた材料開発！ ・逆解析による欲しい物性の確保
基本情報
・合成経路の再現性と信頼性の確認 ・研究者の知識、経験による実現可能性の判断 ・実験自動化によるモデル→開発の高速回転とデータベースの構築 ●本書で扱う高分子製品、材料物性 ・半導体封止材、レジスト、接着剤、粘着剤、接着シート、低誘電樹脂、耐熱樹脂、分離膜、重合開始剤、増粘剤など ・接着性⇔はく離性、低誘電特性⇔耐久性、機械強度⇔イオン輸送性、分離性能⇔経時安定性など －－－－－－－ ■目次 第１章 マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発、構造設計と応用 第２章 材料開発へ向けた分子設計と反応解析、化合物の記述子化 第３章 機械学習、シミュレーションを活用した配合条件の最適化、組成比の予測、反応因子の抽出 第４章 実験、測定データの収集、解析、処理と材料開発、プロセス設計への活用 第５章 材料開発における自律実験、自動化技術の導入と運用 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ●発刊：2026年7月31日 ●体裁：A4判 425頁 ●執筆者：41名 ●ISBN：978-4-86798-162-7 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
価格情報
88,000円（税込）【送料込】 各種割引制度があります。お問い合わせ下さい。
価格帯
1万円 ~ 10万円
納期
2・3日
型番・ブランド名
2365 マテリアルズインフォマティクス
用途／実績例
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