#3【対談】「マテリアルズ・インフォマティクス」その実態と課題とは！

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MI（マテリアルズ・インフォマティクス）による素材開発DXで、イノベーションが加速する社会を目指す「MI-6」（ICC FUKUOKA 2022）

(7:14)

化学とAIの融合・マテリアルズインフォマティクス（MI）について解説！

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書籍紹介「マテリアルズ・インフォマティクス」

(18:31)

【CRDS】物質・材料DX～マテリアルズインフォマティクスとその先～

(10:1econd)

マテリアルズ・インフォマティクス研究室 （藤井グループ）紹介

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「未知の化合物を見つけ出すマテリアルズ・インフォマティクス」（JAIST NOW　2019.11）

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実験家からみたマテリアルズインフォマティクスと今後の展望

(29:2)

【社長がギモンに回答】 素材メーカー「日本ガイシ（NGK）」を専門家とともに徹底分析／独自のマテリアルズ・インフォマティクス／注目の「DAC」とは／就活から投資まで役立つ情報

(26:59)

物質を高次元空間で統一的に記述する【ハイパーマテリアル】

(16:36)

Pre- KEIO TECHNO-MALL 2022（第1回）「基礎科学チュートリアル すぐできるマテリアルズ・インフォマティクス ～材料×機械学習の融合～」

(3:42:55)

AIEdu Webinar 2: 'Teaching with AI'

(55:58)

Pre- KEIO TECHNO-MALL 2023（第1回）「基礎科学チュートリアル： すぐできるマテリアルズ・インフォマティクス ～材料×機械学習の融合～」Day1

(2:40:16)

How AI is Revolutionizing the Discovery of Materials with Peter Schindler

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Introduction to a Basic Machine Learning Workflow for Predicting Materials Properties

(55:49)

Amazing experiment #28: Magnet as a Coolant! Magnetic refrigeration to make liquid hydrogen

(4:10)

材料科学および工学のための機械学習の概要

(5:33:47)

AI-aided discovery! Thermal insulating film with world-record-breaking capabilities

(4:40)

【ひろゆき】マテリアルインフォマティクスの今後

(2:35)

マテリアルズ・インフォマティクスチュートリアル：ベイズ最適化、推薦システム

(19:59)

【化学×機械学習】マテリアルズインフォマティクスの流れ【MI】

(11:10)

【8分で説明】ケモインフォマティクス(CI, MI)とは【化学×機械学習】

(8:5)

マテリアルズインフォマティクス研究室（藤井研）紹介

(4:20)

計算科学 マテリアルズ･インフォマティクス (MI) の紹介

(11:18)

マテリアルズ・インフォマティクスの活用

(3:25)

マテリアルズ・インフォマティクスチュートリアル：回帰

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[VDC]マテリアルズ・インフォマティクス技術のご紹介

(2:36)

（超初心者向け）Orange Data Miningによるマテリアルズ・インフォマティクスハンズオン第二回

(1:10:50)

（超初心者向け）Orange Data Miningによるマテリアルズ・インフォマティクスハンズオン第四回回

(1:3:6)