統計数理研究所におけるデータ駆動型材料研究の実践

材料設計のパラメータ空間は極めて広大です．例えば，有機化合物のケミカルスペースには1060を超える候補物質が存在すると言われています．マテリアルズインフォマティクスの問題は，このような広大な未踏空間から所望の特性を有する埋蔵物質を発掘することです．我々はデータ科学のユニークな視点から新しい問題を発掘し，マテリアルズインフォマティクスの基盤技術の開発と実践・実証を推進しています．