
マテリアルズインフォマティクス(MI)入門:Pythonによる物性予測から逆問題設計まで
📰 概要 材料開発のスピードと効率を飛躍的に向上させる「マテリアルズ・インフォマティクス(MI)」を取り入れたいと考えたことはありますか。MIは、データ科学の力を使って新しい材料を効率的に探索・開発する革新的なアプローチとして、今、大きな注目を集めています。 本書は、Pythonを用いてマテリアルズ・インフォマティクスの一連のワークフローをハンズオンで学ぶための入門書です。単純な物性予測から始まり、機械学習モデルの解釈、性能チューニング、さらには「欲しい物性を持つ未知の材料」を探索する逆問題設計、そして最終的には対話的なWebアプリケーションの開発まで、MIの核心技術を体系的に解説しています。 この機会に是非、実践的なマテリアルズインフォマティクスを始めてみませんか。 👫 対象とする読者 ・マテリアルズ・インフォマティクス(MI)を扱ったことがないが興味がある人 ・Pythonを用いたデータ解析や機械学習に挑戦したい材料科学系の学生・研究者・技術者 ・自身の研究や業務にMIを導入し、開発を効率化・高度化したいと考えている人 ・データ前処理、モデル構築、解釈、最適化、逆問題設計というMIの一連のフローを体系的に学びたい人 💰 販売価格 ¥2000で販売しております! 本技術書は随時アップデートされていきます。 一度購入された方はアップデートされたとしても追加料金は発生しませんのでご安心ください。 📰 アップデート情報 2025/9/10: リリースしました!
Chapters
まえがき
構成(目次)
📘 第 1 章:線形回帰で挑む物性予測と『モデル限界』
📰 関連理論の解説
📰 コピペで動くコード全文
📰 コードの詳細解説
📰 実行結果と考察
📘 第 2 章:勾配ブースティングによる高精度な物性予測
📰 関連理論の解説
📰 コピペで動くコード全文
📰 コードの詳細解説
📰 実行結果と考察
📘 第 3 章:SHAP によるモデル解釈 - 予測根拠を定量的に説明する
📰 関連理論の解説
📰 コピペで動くコード全文
📰 コードの詳細解説
📰 実行結果と考察
📘 第 4 章:Optuna によるベイズ最適化で実践するハイパーパラメータチューニング
📰 関連理論の解説
📰 コピペで動くコード全文
📰 コードの詳細解説
📰 実行結果と考察
📘 第 5 章:特徴量エンジニアリング ― 物理記述子と「次元の呪い」
📰 関連理論の解説
📰 コピペで動くコード全文
📰 コードの詳細解説
📰 実行結果と考察
📘 第 6 章:アンサンブル学習を用いた不確実性評価(UQ)
📰 関連理論の解説
📰 コピペで動くコード全文
📰 コードの詳細解説
📰 実行結果と考察
📘 第 7 章:多目的最適化とパレートフロント
📰 関連理論の解説
📰 コピペで動くコード全文
📰 コードの詳細解説
📰 実行結果と考察
📘 第 8 章:AI は新材料を発見できるか?ー HTVS による仮想材料探索
📰 関連理論の解説
📰 コピペで動くコード全文
📰 コードの詳細解説
📰 実行結果と考察
📘 第 9 章:ベイズ最適化による効率的材料探索
📰 関連理論の解説
📰 コピペで動くコード全文
📰 コードの詳細解説
📰 実行結果と考察
📘 第 10 章:MI を届けよう!Streamlit で機械学習 Web アプリ開発
📰 関連理論の解説
📰 コピペで動くコード全文
📰 コードの詳細解説
📰 アプリケーションの使い方
あとがき
Author

研究で使えるプログラミングの情報をブログで発信しています。 プログラミングで研究の質をあげませんか? 初心者でも学べます! Youtube動画でも学べます! youtube.com/@LabCodeTube
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