2024.02/02 マテリアルズインフォマティクスの扱い

データサイエンスを使い、材料開発を行ってきて半世紀近く経つ。第三次AIブームでマテリアルズインフォマティクス（MI）が誕生したが、早い話が、本質はデータサイエンスによる材料研究である。

データマイニングといっても、データ中心に問題解決を進めることなのだ。それを難しくごちゃごちゃ言っている人がいるので、初心者は混乱する。

当方に相談していただければわかりやすく説明するだけでなく、どのように問題解決したらよいのか、その考え方まで説明する。

この３月に開催される日本化学会年会では、５０年近く前にデータサイエンスで解いた問題を最近はやりのパーセプトロンのアルゴリズムで解いてみてその比較を発表する。

大切なのは、正しい問題を正しく解くということだ。MIありきではない。問題を解くためにデータサイエンスが必要で、必要だからそれで解く。当方はその結果ゴム会社を転職することになった筋金入りの技術者だ。

例えばゴム会社最後の仕事は、電気粘性流体の耐久性問題だ。これを旧７帝大の博士や修士が３名で１年かけて界面活性剤で耐久性問題を解くことができない、という科学的に完璧な否定証明をやっていた。

これを当方は一晩でデータサイエンスを用いた問題解決法でひっくり返したのだ。MIを新帰納法と言っている研究者がいるが、当方は旧来の科学の方法と異なる、とストレートに説明している。

そして、どのように問題設定し、これを行ったかはセミナーの中で解説している。今月行うPython関係のセミナーでは、自己紹介の中でこれを説明するので是非受講していただきたい。

たった一晩8bitコンピューターを走らせて、検証するための実験を終えただけである。一発で答えが出るくらいデータサイエンスの手法は決まった時に周囲が卒倒するぐらいの破壊力がある。

リクエストがあれば、データサイエンスを用いる問題解決法のセミナーを開催します。これは現在企業向けのみ販売しております。

２名以上でセミナーを申し込まれれば、割引致します。例えば、１０名ならば、２０万円（消費税込み）となりますが、問い合わせていただきたい。出張セミナーも行っています。

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