更新日： 集計期間:2026年02月11日～2026年03月10日
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間引きデータをTKsdソフトウエアを使用して酸化誘導反応の反応モデル式を探索！
当資料は、ポリアミド6・粉末(酸化防止剤無添加)のケミルミ・加速試験 データによるOIT予測について解説したテクニカルノートです。 間引きデータ(加速試験データ)をTKsdソフトウエアを使用して 酸化誘導反応の反応モデル式を探索。得られた反応モデル式は A式＋B式の2段階になりました。 それぞれの反応モデル式AとBはなにを示しているのでしょうか。 是非、ご覧ください。 【掲載データ(抜粋)】 ■複数の恒温槽で多くの試験検体を長期間にわたり、加速試験を実施 ■0.2～0.8K/minのCLデータから等温条件60～80℃の反応率曲線 ■予測反応率曲線を1/150に間引いた反応率曲線 ■等温条件60～80℃の間引き反応率曲線から反応モデル式を探索 ■反応モデル式からY軸をCL強度、X軸を時間としたlog-logプロット ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
最先端の深層学習AI技術を採用した形状評価ソリューション。3次元データ分布と3次元幾何学的特性を学習することが可能！
Neural Concept Shapeは、深層学習AI技術をベースとした、SaaS型解析結果予測ソリューションです。 3D形状や解析結果からAIモデルを構築、AIによる形状評価は最短数ミリ秒で、従来の数値解析同等の結果を得られます。形状パラメータが異なる部品や過渡現象にも適用でき、転移学習にも対応しています。
独自のQSARモデルの開発を支援するソフトウェアの紹介！
当資料では、「BIOVIA Discovery Studio」によるQSAR、ADMET、 および毒性予測について詳しくご紹介します。 「BIOVIA Discovery Studio」は包括的なツールスイートであり、 独自のQSARモデルの開発を支援するとともに、あらかじめ構築され 検証されたADMETモデルも提供しています。 これにより、リード化合物をより効率的に発見することができます。 【掲載内容】 ■リガンドおよびデータセットの準備 ■一般的なSARモデル ■SARの解析 ■ADMET記述子 ■毒性予測 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
実用的な要素分割 （シェル要素） ＆ SolidWELDの評価方法
溶接構造が含まれる部品の開発では、溶接継手の疲労寿命を正確に予測することが必要不可欠になっていますが、 FEMFAT weldを利用することで、溶接継手の正確な疲労寿命予測を実現します。 FEMFAT weldは様々な機能を持っており、クリティカルな溶接形状パラメーターを特定する感度解析や、 BS7608やEurocode 3といった規格に準拠した評価オプションも備えています。 溶接構造の疲労寿命や疲労限度安全率を計算する際は、FEMFAT weldに実装されている柔軟性が高い解析手法により、 シェル要素モデルとソリッド要素モデルの解析を同時に行うことができます。 溶接ルート部や溶接止端部の評価のため、評価部の詳細なフィレット形状のモデリングと、その多大な作業工数をすべて省略できるようになります。 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
独自の予測モデルにより薬理活性、毒性・安全性、代謝産物の予測を行います！
『Chemotargets CLARITY』は、膨大な量のアッセイデータと有害事象レポートを 整理統合して活用することで、隠れた知識を発見し、医薬品開発の効率を 改善する革新的なデータサイエンス・ソリューションです。 アッセイデータは、公共および商用データベースから取得した524万以上の 化合物に対する448万以上の相互作用情報から成り、有害事象情報は、過去50年間 にFAERSから抽出された1500万以上のレポートから成ります。 これらの膨大なデータに対して、Drug Explorer、FAERS Explorer、MedChem Explorer のデータ探索ツールを用いて、有益な知識を引出し、また、独自の予測モデルにより 薬理活性、毒性・安全性、代謝産物の予測を行います。 【掲載内容】 ■はじめに ■Drug Explorer ■Prediction Analysis ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
シンプルで汎用的！エッジPC、サーバ、クラウドいずれの環境でも実行可能
当社では、災害予測やエネルギー需要予測分野の業界大手様に多数の納入実績がある、 予測AIモジュールの販売を開始いたしました。 軽量計算で、一般的なCPUで学習から運用まで可能。 データのノイズ自動除去や学習パラメータの自動調整機能により手間要らずです。 また、エッジPC、サーバ、クラウドいずれの環境でも実行でき、学習済み AIモデルの転用が可能です。 【特長】 ■お客さま側で学習・予測・追加学習可能 ■軽量計算で、一般的なCPUで学習から運用まで可能 ■データのノイズ自動除去や学習パラメータの自動調整機能により手間要らず ■市販機材の活用で、導入・ランニングとも低コスト ■エッジPC、サーバ、クラウドいずれの環境でも実行可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
材料設計支援統合システム(MedeA)！分子シミュレーションの統合環境について掲載
当資料では、Direct Coexisting法を採用した分子動力学計算による 金属の融点の予測について交えた事例をご紹介しております。 Direct Coexisting法による融点の予測をはじめに、計算モデルや 原子間ポテンシャルと計算条件の計算手順と設定について図とともに 詳しく解説。 計算結果についても記載されておりますので、ぜひご一読ください。 【掲載内容(抜粋)】 ■Direct Coexisting法による融点の予測 ■計算手順と設定 ■計算結果 ■まとめ ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
高機能ページベースFTL技術により、MLCタイプのNANDフラッシュ搭載ストレージでも高い書換え耐性で長寿命！
フラッシュメモリ搭載ストレージの寿命は、主に搭載NAND Flashメモリの書込み/消去最大回数によって決まります。 NAND Flashのブロック消去回数(寿命)は一般的にSLCタイプで10万回、疑似SLCで２万回、MLCで3千回ですが、ストレージとして使用する場合は、コントローラとファームウェアによるデータ管理により、実動作での寿命はNAND単体とは異なるものになります。 データ書込み時、コントローラは内部管理ステップに従い ホストからの転送データサイズが最少でも、ストレージ内ではNAND Flashの複数ブロックを消去して書込む場合もあります。 Swissbitの durabit(TM) MLCストレージは、高度なページベースFTLマッピングを使用することにより、リードディスターブの影響を消去し、リードリフレッシュとECCによるエラー処理と、温度環境に依存するアンコレクタブルページ改善の為のリードリトライ処理で、大幅に耐久性能をUPしました。オーバープロビジョニング機能、キャッシュDRAM搭載、そしてPBM(ページベースマッピング)を組合せた、MLC NAND搭載ストレージの高性能モデルです。
熱力学的特性を予測するソフトウェア - 溶解度や活 量係数、混合溶液の蒸気圧など、熱力学的特性の予測が可能に！
ダッソー・システムズのBIOVIAは製薬、化学、材料分野において多様なイノベーションを創出するためのサイエンティフィック・ツールとデータ・マネジメント環境を提供します。 研究、製品開発、品質管理、製造などのステージでイノベーションの強化や製品開発の加速化、生産性やコンプライアンスの向上、コスト削減などを実現する多彩なアプリケーションをラインナップしています。
【試読できます】 -高分子／複合材料／塗料／粘・接着／セラミックス／金属／コンクリート-
書籍名：AI、シミュレーションを用いた劣化・破壊評価と寿命予測 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ★ 機械学習によって熟練解析者の経験、高度な専門知識を代替した客観的な寿命予測法！ ★ 機器分析と計算科学を組み合わせた短時間での強度評価、わずかな劣化･変形･欠陥の検出！ －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ■本書のポイント ●評価、予測に向けたデータの準備、 予測式、モデル構築のポイント ●機械学習,シミュレーションを用いた 評価、予測事例
糖尿病患者のリスクを予測！誰でも“専門家"の知識で評価可能、未来の「医師不足」解決へ
誰でも簡単にAIモデルを作成できるAIプラットフォームサービス『HAMPANAI AI』にて、 糖尿病患者のリスク予測を行った事例をご紹介いたします。 同大学では、一般の職員さんが保健指導の対象者の抽出を実施しており、 誤ったリスク判断での責任問題が発生してしまう可能性がありました。 導入後は、限られた情報からAIが適した評価を支援し、知識が無い人でも 専門家レベルの判断が可能になりました。 【課題】 ■一般の職員さんが保健指導の対象者の抽出を実施 ■誤ったリスク判断での責任問題が発生してしまう可能性 ■専門家のデータ量が多く、分析自体が高レベル ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
マーケット予測システム！金融領域に新しい風を吹き込みます
株式会社ロボケンは、脳科学に触発されたAI開発を行っております。 『トレンド予測AI』は、金融領域に新しい風を吹き込みます。 「数理モデルの最適化」という新たな特徴量抽出手法を考案。 これにより、経験やスキルに依存しない客観的かつ論理的予測が 可能になります。 回帰問題から分類問題へ予測を変えることで、非常に難しいマーケットの トレンド予測を高精度で実現します。 【特長】 ■経験やスキルに依存しない客観的かつ論理的予測が可能 ■将来の価格変動を主導する主成分を予測 ■非常に難しいマーケットのトレンド予測を高精度で実現 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
天候やイベント情報も加味して来店数を予測。シフトと仕入れの無駄をなくし、店舗利益率を向上
当社のノーコードAI予測分析サービス「Deep Predictor」が解決する 課題の一つとして、「来店客数の予測」があげられます。 AIを用いて過去の来店データ、天候情報、祝日などの外部要因に関する データを収集し、過去のパターンをモデル化。これにより、データの 複雑さや変動性に対処した、正確な来客人数の予測を行うことができます。 AIを用いた来店人数の予測はビジネスにおいて競争力を向上させ、 効率性と顧客満足度の向上に貢献します。 【必要データ】 ■外部要因 ・天候データ、祝日カレンダー、地域のイベントスケジュールなど、 外部の要因が来店人数に与える影響に関する情報 ■競合店情報 ・近隣の競合店の営業データやイベント情報 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
発電設備の故障原因特定を迅速化し、安定稼働を支援
発電業界では、設備の安定稼働が不可欠であり、故障による停止は大きな損失につながります。特に、複雑な設備においては、故障原因の特定に時間がかかり、対応が遅れることで、更なる被害や長期的な停止を招く可能性があります。AI-FTAは、現場データを統合し、故障原因の絞り込みを支援することで、迅速な対応を可能にします。 【活用シーン】 ・発電プラント ・タービン、ボイラー、発電機などの主要設備 ・故障発生時の原因特定 【導入の効果】 ・故障原因特定時間の短縮 ・設備停止リスクの低減 ・トラブル対応履歴の資産化
技術シーズから需要予測に役立つ事業アイデアを創出
小売業界における需要予測では、正確なデータ分析と迅速な対応が求められます。消費者の購買行動は多様化しており、季節性やイベント、プロモーションなど、様々な要因が需要に影響を与えます。これらの複雑な要素を考慮し、精度の高い予測を行うことが、在庫管理の最適化、機会損失の削減、顧客満足度の向上に繋がります。AIディアソンは、御社の技術シーズを基に、需要予測に特化した事業アイデアを創出します。 【活用シーン】 ・過去の販売データと外部要因を組み合わせた需要予測モデルの構築 ・新商品の需要予測 ・季節性商品の需要予測 【導入の効果】 ・在庫の最適化によるコスト削減 ・機会損失の削減 ・顧客満足度の向上
