マテリアルズインフォマティクスの基礎知識

マテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎知識について解説する本連載。第6回は、ベイズ最適化やLLM（大規模言語モデル）、自律実験系を例に、AIが候補予測から問いの提案へ踏み込む過程について考察します。

マテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎知識について解説する本連載。第5回は、観察だけでは区別できない仮説を、実験による介入でどう削っていくかについて紹介する。

マテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎知識について解説する本連載。第4回は、現場にMIを導入する上で課題の1つとなる「パラメータ設計」をこれまでの文脈にのせて紹介する。

本連載ではマテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎知識について解説。第3回は、日本でも政策レベルで登場してきた「AI for Science」の概念をこれまでの文脈にのせて紹介する。

本連載ではマテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎知識について解説。第2回は、AI時代の研究開発におけるノウハウの価値とインフォマティクスの役割を、比喩表現などを用いて紹介する。

本連載ではマテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎知識について解説。第1回は、R&Dでイノベーションを起こすために必要な技術とマネジメントの考え方やMIの位置付けについて紹介する。