POLYMERIZEの製品・サービス一覧

『Polymerize Labs』は、材料開発のプロフェッショナルによって設計された シームレスなデータ管理とプログラミング知識不要なAI活用を可能にする、 オールインワン・マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォームです。 様々な材料開発データの整理・AI活用に特化したデータ管理基盤と、 多種多様な機械学習アルゴリズムを備えた柔軟性の高いAIエンジンを ベースに、様々な材料分野においてデータドリブンな開発プロセスを提供。 様々な研究開発部門が直面するリソース不足、高コスト体質や、環境規制対応、 サプライチェーンのボトルネック解消、そして市場変化への迅速な対応と、 企業競争力の向上に寄与し、AI時代の新たな研究開発プロセスのスタンダードを 構築します。 【特長】 ■実験・材料データの一元管理 ■ノーコードAIで重要な特徴量・変数を抽出 ■追加学習に向けたデータ拡充・AI予測に基づく実験計画 ■AIによる特性・推奨実験条件の予測 ※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。

『Polymerize Labs』は、材料開発のプロフェッショナルによって設計された シームレスなデータ管理とプログラミング知識不要なAI活用を可能にする、 オールインワン・マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォームです。 様々な材料開発データの整理・AI活用に特化したデータ管理基盤と、 多種多様な機械学習アルゴリズムを備えた柔軟性の高いAIエンジンを ベースに、様々な材料分野においてデータドリブンな開発プロセスを提供。 様々な研究開発部門が直面するリソース不足、高コスト体質や、環境規制対応、 サプライチェーンのボトルネック解消、そして市場変化への迅速な対応と、 企業競争力の向上に寄与し、AI時代の新たな研究開発プロセスのスタンダードを 構築します。 【特長】 ■実験・材料データの一元管理 ■ノーコードAIで重要な特徴量・変数を抽出 ■追加学習に向けたデータ拡充・AI予測に基づく実験計画 ■AIによる特性・推奨実験条件の予測 ※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。

『Polymerize Labs』は、材料開発のプロフェッショナルによって設計された シームレスなデータ管理とプログラミング知識不要なAI活用を可能にする、 オールインワン・マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォームです。 様々な材料開発データの整理・AI活用に特化したデータ管理基盤と、 多種多様な機械学習アルゴリズムを備えた柔軟性の高いAIエンジンを ベースに、様々な材料分野においてデータドリブンな開発プロセスを提供。 様々な研究開発部門が直面するリソース不足、高コスト体質や、環境規制対応、 サプライチェーンのボトルネック解消、そして市場変化への迅速な対応と、 企業競争力の向上に寄与し、AI時代の新たな研究開発プロセスのスタンダードを 構築します。 【特長】 ■実験・材料データの一元管理 ■ノーコードAIで重要な特徴量・変数を抽出 ■追加学習に向けたデータ拡充・AI予測に基づく実験計画 ■AIによる特性・推奨実験条件の予測 ※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。

『Polymerize Labs(TM)』は、材料開発を支援する統合型ＭＩプラットフォームです。 材料開発のプロフェッショナルによって設計された当プラットフォームは、 様々な材料開発データの整理・AI活用に特化したデータ管理基盤と 多種多様な機械学習アルゴリズムを備えた柔軟性の高いAIエンジンをベースに、 データドリブンな材料開発プロセスを提供します。 プラットフォームは8か国語に対応し、日・英の二言語でサポートが可能。 試作・評価試験受託のグローバルネットワークと専門家によるサポートを組み合わせた All-In-One型の材料開発支援サービス「Polymerize One(TM)」も提供可能です。 【活用フロー】 1.実験・材料データの一元管理 2.ノーコードAIで重要な特徴量・変数を特定 3.AIによる特性・推奨実験条件の予測 4.追加学習に向けたデータ拡充・AI予測に基づく実験計画 ※詳しくは＜カタログをダウンロード＞より、サービス案内・事例資料をご覧ください。 ※関連リンクよりウェビナー動画をご覧いただけます。

「Polymerize One」は、MIプラットフォーム、試作・試験受託、プロフェッショナル支援の 3つの要素を組み合わせた All-in-One型材料開発支援サービスです。 【新規材料開発でこんなお悩みございませんか？】 ■実験データの不足 ■自社で試作、試験できる環境、キャパシティの不足 ■製品性能のブレークスルーを目指すため、より上流のレベルにまで遡って開発を進めたいが （例：配合に留まらず、合成レベルでの最適化を目指したい）、自社に設備能力が無い ※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。

MIを効果的に活用するためには、十分な質と量を備えたデータを確保することが大きな課題となっています。 本資料では、MI活用におけるデータ課題を乗り越えるための具体的な戦略と、実践的なアプローチを解説しています。 さらに、新規材料開発に取り組まれるお客様の課題解決を支援するための、「MIプラットフォーム（PolymerizeLabs）」・「試作・試験委託」・「プロフェッショナル支援」の3つの要素を組み合わせた、オールインワン材料開発支援サービス 「PolymerizeOne」 の活用事例をご紹介します。 是非、ご覧ください。 【掲載内容】 (1) MI活用におけるデータの重要性と課題 (2) データ不足を克服するためのデータ戦略 ・実験による実測データの蓄積 ・計算・シミュレーションによる仮想データの補完 ・原料情報の前処理による密データ化 ・メタデータの活⽤による汎⽤モデルの構築 (3) 材料開発支援サービス活用事例 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、詳細をお気軽にお問い合わせください。

電池を原点とし、"まぜる・ぬる・かためる"をコア技術に多様な製品開発を展開してきたマクセル株式会社。 2019年、AIによる材料開発の効率化に取り組む中、内製ツールによるMI活用の壁に直面し、 ノーコードで誰でも使える統合型MI基盤「Polymerize Labs」への転換を決断されました。 【MI導入の背景】 マクセルは多様な製品群を展開しており、各事業本部がそれぞれの開発を担っています。 その中で新事業統括本部は、特定分野に限定せず、幅広い技術を融合して新事業を創出することがミッションです。 こうした環境では、データ形式や記述方法を統一するのが難しいため、 まずは「電池プロジェクト」と「分散塗布技術を用いたテーププロジェクト」の2軸でMIプラットフォームの活用を開始しました。 【導入後の定着と活用拠点の拡大】 現在は京都事業所に加え、川崎事業所でも利用が拡大。川崎では主に材料組成ではなく、AIによる画像解析（＊）の活用が進んでいます。 ＊PolymerizeではAIを用いた画像解析のサービスも提供しております。

19世紀から20世紀初頭にかけて、材料研究の中心は「実験」でした。 研究者は試薬を組み合わせ、反応を観察し、結果を記録する――。 まさに“トライアンドエラー（試行錯誤）”の時代です。 20世紀後半、コンピュータの発展とともに「計算材料科学」が広がりました。 特に第一原理計算（DFT：密度汎関数理論）は大きな転機となり、 量子力学の理論をもとに電子の動きを解析することで、 実験を行わずに材料の性質を予測することが可能になりました。 一方で、計算だけでは再現が難しい現象も多く、1990年代には 数万もの化合物を同時に合成・評価するコンビナトリアルケミストリーが登場。 さらに、化学構造や実験データをデジタル化し分子特性を予測するケモインフォマティクスが発展します。 こうした動きが融合し、「膨大なデータを活用して新材料を探索する」という新しい研究手法が誕生しました。 これこそが、現代のマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の礎となっています。 ※詳しくはPDF資料をダウンロードいただくか、お気軽にお問合せ下さい。