マテリアル・機械学習・ロボット(現代化学増刊48)-進化するマテリアルズ・インフォマティクス(現代化学増刊) [全集叢書]

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マテリアル・機械学習・ロボット(現代化学増刊48)-進化するマテリアルズ・インフォマティクス(現代化学増刊) [全集叢書]



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価格:¥5,940(税込)
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出版社:東京化学同人
販売開始日: 2024/03/26
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マテリアル・機械学習・ロボット(現代化学増刊48)-進化するマテリアルズ・インフォマティクス(現代化学増刊) の 商品概要

  • 目次

    第Ⅰ部 「機械学習×ロボット」材料開発,変革のとき
    1 機械学習とロボットの活用で材料開発はどう変わるか(一杉太郎)
    2 材料開発はどのように発展してきたか(知京豊裕)

    第Ⅱ部 自動・自律実験のための基礎
    3 機械学習の基礎知識(沓掛健太朗)
    4 ロボット技術の基礎知識(濵屋政志・中島優作)

    第Ⅲ部 材料科学のためのベイズ最適化 使いこなし
    5 材料科学のためのベイズ最適化の基礎知識(中山 亮)
    6 材料科学におけるベイズ最適化の流れと応用例(田村 亮)
    7 スパース推定を使って最適化するパラメータを絞り込む(増井隆治)
    8 ベイズ最適化の停止基準(日野英逸)
    9 精度・正確度と観測コストを考慮したマルチフィデリティ最適化(竹野思温・烏山昌幸・竹内一郎)

    第Ⅳ部 材料開発における自動化・自律化の最新動向
    10 有機化学:自動合成の最新動向(布施新一郎)
    11 無機化学:液体原料から粉体・固体原料まで(中山 亮)
    12 バイオ:創薬と合成生物学(島津博基)
    13 高分子:ポリマー・インフォマティクス(内藤昌信)
    14 計測分析データを活用する取組み:
    インフラ構築とデータフォーマット標準化(井上信介・高杉憲司・日本分析機器工業会)

    第Ⅴ部 「マテリアル×機械学習×ロボット」研究事例
    15 有機合成のデジタル化(竹邊日和・松原誠二郎)
    16 有機化学に基づいた新物質探索:
    精密合成,溶解性予測,触媒開発(長田裕也)
    17 リチウム空気電池の高寿命化を目指して
    新規電解液の自律探索システム(松田翔一)
    18 リチウムイオン電池の高性能化を目指して
    新規電解液の自律探索システム(鈴村彰敏・大野宏司)
    19 自律的な新無機物質合成の現状:勘所と注意点(清水亮太)
    20 燃料電池材料の粉体成膜プロセス・インフォマティクス(長藤圭介)
    21 ポリマー材料開発におけるプレス成型工程の自律実験システム(浅野悠紀・塩見淳一郎)
    22 半導体製造プロセス研究における機械学習の活用(守屋 剛・吉井直樹)
    23 生体分子の1分子計測技術の全自動化:
    新型コロナウイルスの全自動迅速検出装置の開発を例として(飯田龍也・安藤 潤・渡邉力也)
    24 自律的な材料計測システムの構築:粉末X線回折実験の事例(四本優斗・中島優作・小野寛太)
    25 粉体材料における放射光実験の高速化に向けて(藤本憲次郎・相見晃久)
    26 データ同化手法を用いた結晶構造探索(常行真司)
    27 高速自動スペクトル解析のための物理モデル推定(安藤康伸)
    28 ベイズ推定によるスペクトル解析(永田賢二)
    29 旭化成での事例
    自律実験システムをどのように導入したか(夏目 穣・黒木 諒)
    30 花王R&Dでの事例
    マテリアルズ・インフォマティクス研究をどのように立上げたか(大崎浩二)
    31 物質・材料研究機構が取組むデータ管理(吉川英樹)
  • 内容紹介

    マテリアルズインフォマティクス(MI)を推進するために!



    マテリアル(材料)開発における勘・コツ・経験と機械学習などの情報科学を融合させ、「マテリアル×情報科学」で新たな地平を切り拓くマテリアルズ・インフォマティクス(MI)。ここにロボット技術が融合し、「マテリアル×情報科学×ロボット」としてMIはさらなる進化を遂げつつある。そのような背景の中,本書は生まれた。



    本書では、この変革の方向性、そして具体的な活用法や事例を実験科学者の視点で収載。特に、実験の自動化・自律化にフォーカスし、実験科学者が自らの経験で得られた研究・実験のコツやノウハウ、MIを学ぶ上で役立った情報なども紹介している。



    これからMIを取入れたい人,必読.

    「自らの研究開発にどう活かせるのか」自由な発想で考える



    【本書の構成】

    ・材料開発のこれから
    ・機械学習とロボット技術の基礎知識
    ・材料科学におけるベイズ最適化の使い方
    ・有機、無機、バイオ、高分子、ビッグデータ各分野の最近動向
    ・具体的な事例集17:MI研究事例,社内導入のコツなど


    図書館選書
    勃興する相分離生物学の現状と展望を,多領域の研究者が自由なスタイルで解説.
    新分野の研究を始める前にひも解く基本書でありながら,研究をしながら座右に置くアイデア辞典にもなる.

マテリアル・機械学習・ロボット(現代化学増刊48)-進化するマテリアルズ・インフォマティクス(現代化学増刊) の商品スペック

商品仕様
出版社名:東京化学同人
著者名:一杉太郎(編)
発行年月日:2024/03
ISBN-10:4807913484
ISBN-13:9784807913480
判型:B5
対象:専門
発行形態:全集叢書
内容:化学
言語:日本語
ページ数:208ページ
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