化学・食品・化粧品
研究データの一元管理のためのDWHの構築
データマネジメントプラットフォームを構築することで、研究データを一元管理し、部門横断でのデータ共有が可能となり、異分野連携による新たな研究テーマの創出や、研究成果の長期的な資産化及びマテリアルズインフォマティクスへの活用が期待できます。
Service
マテリアルズインフォマティクス(以下、MI)は、機械学習やデータマイニングを活用し、材料開発における新材料の探索や性能最適化を効率化する手法です。材料開発の現場では依然として十分なデータが得にくいという課題がありますが、過去の研究報告書や公開データ、社内知見の活用により、MIの導入・活用を促進することが期待されます。
Merit 01
材料開発の高速化
Merit 02
研究ノウハウの形式知化
Merit 03
失敗データも有効活用
Merit 04
研究のデジタル化
Feature 01
研究に関わる全てのデータを一元化
散在しがちな実験データ、プロセスデータ、文献情報、研究報告書などを一元的に管理できるデータベースを構築します。データの集中管理と検索性の向上により、過去の知見を有効活用でき、研究の重複を防止します。
Feature 02
機械学習による物性予測・逆解析
目的物性(強度、熱伝導率、耐食性など)に対して、最適な素材構成やプロセス条件をAIが予測。また、所望の性能から逆算して候補レシピを導出する「逆解析モデル」にも対応しています。
Feature 03
シミュレーションとのハイブリッド連携
第一原理計算(DFT)や分子動力学計算などの計算科学データとの連携にも対応。物理モデルとAIモデルを併用することで、精度と汎用性の両立を図ります。
Feature 04
材料業界特化のカスタマイズ対応
化学、金属、樹脂、セラミックスなど、対象材料やプロセスに応じたAIモデルの個別最適化と業務フローとの統合が可能。研究・製造・品質保証部門の連携も支援します。
Service
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