演讲嘉宾：
松泽信之博士
松下公司 工业解决方案事业部 工程部

摘要：
除了得益于半导体 技术进步带来的CPU性能提升外，近年来云计算环境的扩展也对基于计算化学的材料设计产生了巨大影响，它极大地增加了在合理时间内可进行计算的候选分子数量。 此外，材料信息学（MI）领域的飞速发展正在加速材料性质的预测速度；如今，借助材料信息学，预测可在毫秒内完成，而传统计算方法则需要数小时甚至数天。这些进展使得对数百万种可能具有所需性质的材料进行大规模筛选 成为可能。 近期人工智能相关技术取得的进展成果，正以实现“逆向材料设计”的各种提案形式进一步引入材料开发领域。本次演讲将以异亚烃等有机载流子传输材料的设计为例，介绍我们将这些进展成果应用于电子工业材料设计的尝试结果。 我们将结合深度强化学习等逆向材料设计方法的基准研究结果，讨论利用云计算环境对25万种此类材料进行筛选所得的成果。