K.Oki@製造系データサイエンティスト

材料開発×マテリアルズインフォマティクス｜実験回数を減らすためのデータ活用｜Python・ベイズ最適化｜化学メーカー勤務｜未経験からデータサイエンティストへ（元プロセス開発エンジニア）｜noteで実務に使えるPythonテンプレ&キャリアに関する情報を発信中

[K.Oki@製造系データサイエンティスト @oki_kosuke]

材料開発で「実験回数を減らしたい」と思ったことはありませんか？

ベイズ最適化をコピペで即実行可能なPythonテンプレートにまとめました。

・今日から使えるコード&サンプルデータ付き
・実務目線で設計&解説
・ベイズ最適化が何か分かる！

詳細はこちら↓
https://t.co/1jHN065zjW

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『日立ハイテク　研究開発・量産設計の高度化を加速するAI・インフォマティクスソリューションを刷新』

…開発から生産立ち上げにおける現場課題の解決を通じて、研究開発から量産に至るまでの一貫したデータ活用を支援

→研究データを量産に活かせたら本当にすごいよね…

https://t.co/3vmKTZHejF

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『統計数理研究所オープンハウス ”データから意味を、現象から法則を：統計的因果推論が拓くAI for Science”』

…統計数理研究所の研究成果報告会

https://t.co/co3f0bvcl2

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『栗本鐵工所と日立ハイテク、混練データとフィジカルAIを活用し、混練プロセスの条件最適化に向けた協業を開始』

→なぜ協業開始というタイミングでリリースなのか少し気になる。混練機の安定稼働と品質管理の自動化をめざすとのことで将来展望があるからなのかな。

https://t.co/fvV9pNNeHF

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量子回路学習(QCL)は、「量子コンピュータ版のAI」。普通のAIが苦手な複雑な物性パターンも、少ない実験データから学べる可能性があり、次世代MIとして期待されている。

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『量子アルゴリズムを用いて複雑系材料開発を飛躍的に加速
～量子回路学習の適用で高い精度の高エントロピー合金の硬さ予測を実証～』

→従来の機械学習モデルと比較して、材料開発で重要となる、少数データによる未知の領域の予測性能が高いことを示した。

https://t.co/WHpQtF2QoW

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『量子アルゴリズムを用いて複雑系材料開発を飛躍的に加速
～量子回路学習の適用で高い精度の高エントロピー合金の硬さ予測を実証～』

→従来の機械学習モデルと比較して、材料開発で重要となる、少数データによる未知の領域の予測性能が高いことを示した。

https://t.co/WHpQtF2QoW

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『GW明けから効率的に開発を進めたい方必見』

ベイズ最適化で実験を効率的に進めてみませんか？サンプルデータもあるので、コピペですぐにベイズ最適化が実行できます！

#ベイズ最適化
#機械学習
#実験効率化

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材料開発で「実験回数を減らしたい」と思ったことはありませんか？

ベイズ最適化をコピペで即実行可能なPythonテンプレートにまとめました。

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@tbsng_ktkm0923 コメントありがとうございます。
記事では「AlphaFold に対抗する生物学特化型 AI モデル GPT-Rosalind を発表」とありますが、用途が全然違いますね。

[K.Oki@製造系データサイエンティスト @oki_kosuke]

このサイトでも生命科学研究のための推論AIモデル「GPT-Rosalind」に関して詳しく説明されております。

https://t.co/5bSM2m2Aa1

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『OpenAIがGoogleのAlphaFold に対抗する生物学特化型 AI モデルGPT-Rosalindを発表』

…生化学、ゲノミクス、タンパク質工学の複雑さに特化して微調整された「推論」パートナー

→AlphaFold2は構造予測、GPT-Rosalindは標的選びや仮説の組み立て、実験の計画を支援

https://t.co/e8T538F9g5

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『OpenAIがGoogleのAlphaFold に対抗する生物学特化型 AI モデルGPT-Rosalindを発表』

…生化学、ゲノミクス、タンパク質工学の複雑さに特化して微調整された「推論」パートナー

→AlphaFold2は構造予測、GPT-Rosalindは標的選びや仮説の組み立て、実験の計画を支援

https://t.co/e8T538F9g5

[K.Oki@製造系データサイエンティスト @oki_kosuke]

【6/19(金)実施】
「AI for Science：AIが加速する創薬・科学研究の新展開」

→創薬と書きながら低分子寄りの内容も多く、化学系にも参考になりそう。
LLMや生成AIに関するトピックスあって面白そう！

https://t.co/qg5msKKp8X

[K.Oki@製造系データサイエンティスト @oki_kosuke]

『国際的で大規模な第一原理計算・熱伝導データベースを構築』

…第一原理計算を自動化するソフトウェアを開発し、6,800種類以上の無機結晶材料の熱伝導率やフォノン物性の大規模データベース「Phonix」を構築

→ 今後このようなデータベース開発が進めばMIも変わりそう！

https://t.co/rpL2ATA8Vc

[K.Oki@製造系データサイエンティスト @oki_kosuke]

『mordred記述子を活用したケモインフォマティクス入門』

mordred記述子を使う際の参考にさせてもらおうかな。

https://t.co/ASY7rc9c7l

[横山トモヤス｜計算材料科学者 @yoko_materialDX]

7月6日から開催されるデータ駆動型材料科学研究会2026年夏季年会にて講演の機会をいただきました。

昨年立ち上がった研究会で、計算科学やデータ科学、自動実験などをテーマにしているとのことです。

MI研究者が集まる場ってこれまでなかなかなかったので参加が楽しみです。
https://t.co/KevxOCoBhj

[K.Oki@製造系データサイエンティスト @oki_kosuke]

「堀場製作所、燃料電池触媒の混合分散条件を自律探索するAIシステムの開発を開始」

…混合分散ROPESは燃料電池の触媒層製造における混合分散プロセスを対象に、最適条件を自律的に探索するためのAIシステム

→実験自動化に自社装置を組み込むことに注力している印象

https://t.co/vaH6raMi9I

[K.Oki@製造系データサイエンティスト @oki_kosuke]

「理研、タンパク質吸着量を予測する新AIを開発」

…化学構造式を「文脈」として理解することができる大規模言語モデル「ChemBERTa」を採用

→smilesを文脈として理解する技術。ちょっと気になる！！

https://t.co/5aza5u6L8Z

[K.Oki@製造系データサイエンティスト @oki_kosuke]

材料開発で「実験回数を減らしたい」と思ったことはありませんか？

ベイズ最適化をコピペで即実行可能なPythonテンプレートにまとめました。

・今日から使えるコード&サンプルデータ付き
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・ベイズ最適化が何か分かる！

詳細はこちら↓
https://t.co/1jHN065zjW

[K.Oki@製造系データサイエンティスト @oki_kosuke]

【Enthought 創立25周年】2026 R&D イノベーションサミット 開催
…AIが自ら推論し科学的発見を加速させる「インテリジェンス・ドリブン」な科学的R&Dへの変革をテーマに掲げます
→データは予測モデルを作る「点」から推論する「知能」に変わりつつある

https://t.co/t7EKXKmaj2

[K.Oki@製造系データサイエンティスト @oki_kosuke]

『新年度スタート』
データサイエンティストとしての6年目のキャリアが始まります。

昨年度は学会発表、深層学習や時系列データの分析などたくさんの経験ができで少しはレベルアップできたかな。

今年度も技術の仕込みは継続しつつ、事業への貢献を意識してデータと向き合っていきます！

[K.Oki@製造系データサイエンティスト @oki_kosuke]

積水化学、ペロブスカイト太陽電池「SOLAFIL」の事業化を開始

https://t.co/gveXLdvlP9

[K.Oki@製造系データサイエンティスト @oki_kosuke]

『EAGLYS、電池・半導体領域で秘密計算を活用。企業間データ連携の実証実験開始』

材料開発の巴川コーポレーションとMIの日立ハイテクを秘密計算で繋いだとのこと。
秘密計算って材料開発の上流と下流を繋ぐ技術だと思ってたけど、今回はどのようなデータを繋ぐのだろうか

https://t.co/FlB0HIdnxY