大阪大学　数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,The University of Osaka

Sim2Realマテリアルズインフォマティクス：材料データの乏しさをシミュレーションにより克服する

林 慶浩 氏（統計数理研究所 先端データサイエンス研究系 マテリアルズインフォマティクス研究推進センター 助教）

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AI・データ利活用研究会 第94回

Sim2Realマテリアルズインフォマティクス：材料データの乏しさをシミュレーションにより克服する

林 慶浩 氏（統計数理研究所 先端データサイエンス研究系 マテリアルズインフォマティクス研究推進センター 助教）

近年、材料科学分野において、マテリアルズインフォマティクス（MI）と呼ばれるデータ駆動形の材料研究が急速に導入されてきた。一方で、MIを利用した研究・開発において、材料の実験データの乏しさが大きな課題となっている。特に、プラスチックなどの高分子材料系は産業上重要な材料群であるがデータ駆動型研究に資する体系的なデータベースは実質的に存在しない。この問題を解決すべく、物性シミュレーションにより大量生成したシミュレーションデータを事前学習し、データ数の限られる実験データへ転移するsimulation-to-real（Sim2Real）転移学習を行っている。本講演では、MI研究におけるSim2Real転移学習の実践・実証例や、データベース構築のための産学連携コンソーシアムの取り組み等を紹介する。