データ科学で求める物質の分子式を生成、マテリアルズ・インフォマティクスとは【PyData.tokyo】

新素材の開発や創薬といった材料科学の分野にも、データ科学（機械学習や深層学習）のアプローチが採り入れられるようになってきている。化学式と物性の関係を学習し、望みの性質を持つ材料の候補を導き出す。まだデータ処理手法には課題が多いものの、急速に課題解決が進み、実用化へと向かっている。 PyData.tokyo One-day Conference 2018 「Pythonでマテリアルズ・インフォマティクス ～機械学習と物性・材料の融合領域～ 」講演資料 マテリアルズ・インフォマティクスは材料科学とデータ科学の融合 材料開発や創薬など、望みの性質を持つ化学物質を創り出す、あるいは探し出すのは根気の要る仕事だ。何度も何度も試行錯誤を繰り返す。たまたま混入した物質が触媒として働き、成功につながったという話もあるが、そういうのはまれだ。 一般的には求める化学物質を人間の知恵と勘から創り出し、望むものに