2020年度 物質情報基礎   Basic Materials Informatics

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開講元
物質・情報卓越教育課程
担当教員名
上野 隆史  一杉 太郎  関嶋 政和  青木 尊之  松下 雄一郎  安尾 信明  川内 進  館山 佳尚 
授業形態
講義    (Zoom)
曜日・時限(講義室)
月5-6(Zoom)  
クラス
-
科目コード
TCM.A401
単位数
1
開講年度
2020年度
開講クォーター
3Q
シラバス更新日
2020年10月21日
講義資料更新日
-
使用言語
英語
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講義の概要とねらい

・本講義では、物質科学と情報科学をいかに融合し、研究開発に活かしていくかについて、マテリアルズインフォマティクスおよびマテリアルズシミュレーション分野の専門家が、実例を取り上げて概説する。

・物質と情報をリンクさせ、情報科学を駆使して複眼的・俯瞰的視点から発想することで、独創的な物質・情報研究を進める「複素人材」となる基礎技術の習得を狙いとする。
注)複素人材:物質科学、情報科学、そして社会サービスに関する事柄について、縦横無尽に活躍できる人材

到達目標

物質情報基礎を履修することにより,次の能力を修得する。
1)物質と情報の両分野にまたがる新しい方法や考え方を理解し,研究を評価する能力
2)専門知識を基礎として,物質・情報に関わる研究について議論する能力
3)論理的思考により,物質・情報の両分野に関わる実験結果を考察する能力

キーワード

物質、情報、学際領域

学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)

専門力 教養力 コミュニケーション力 展開力(探究力又は設定力) 展開力(実践力又は解決力)

授業の進め方

一つのテーマにつき1回の講義。Zoom等を用いた遠隔講義で行う。

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 マテリアルズインフォマティクス概論:コロナウイルス創薬、化合物の生成モデルを例として マテリアルズインフォマティクスの概要を理解し、その例としてコロナウイルス創薬、化合物の生成モデルについてマテリアルズインフォマティクスの有用性を理解する。
第2回 量子化学計算の実際:反応経路探索と物性予測を例として 現在の量子化学計算がどのレベルにあるかを理解し、さらに量子化学計算がどのように研究に役立つかを反応経路探索や物性予測の例を元に理解する。
第3回 固体物理学計算の実際:DFT計算に基づいた電子デバイス設計と新材料探索 DFT計算を用いた第一原理理論計算がどのように電子デバイス(無機材料)設計に役立つかを理解する。また、新規電子デバイスのデータベース検索とDFT計算を用いた新材料探索の試みに関して理解する。
第4回 バイオインフォマティクスの実際:ゲノム、タンパク質、創薬への応用 生体分子であるゲノムやタンパク質を対象としたインフォマティクスにおける課題と要素技術を理解する。また、これらの技術を応用した新規薬剤開発研究について理解する。
第5回 分子動力学計算の実際:有限温度下の材料現象の統計力学 MD計算と統計力学の関連性を理解する。さらに材料科学・化学反応におけるMD計算応用について理解する。
第6回 GPUスーパーコンピューティング:GPUによる大規模計算と流体-粒子シミュレーション スパコンTop500の300以上のシステムがGPUを導入している。GPU を用いて大規模計算を行う方法を理解し、実問題への応用として流体―粒子シミュレーションにどのように適用するかを理解する。
第7回 AIとロボットを活用した材料科学: 条件最適化から科学的原理発見まで 今や実験をロボットが行う時代である。そして、AIと組み合わせ、AIロボットシステムが「科学の真理」を明らかにするステージに入ってきた。無機、有機、バイオ分野における最先端について理解する。

授業時間外学修(予習・復習等)

学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

特になし

参考書、講義資料等

特に指定しない。

成績評価の基準及び方法

毎回の講義で示される課題のうちから一つ選択し提出されるレポートにより評価

関連する科目

  • 特になし

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

特になし

その他

本授業科目は、物質・情報卓越教育院登録学生優先科目であり、希望者多数の場合、教育院登録学生以外の学生については抽選とします。

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