研究開発の実験に伴う工数時間を55%削減！データドリブンな材料開発の秘訣を大公開
化学業界ではマテリアルズインフォマティクス(MI)に注目が集まり、開発にMIを取り入れる企業、研究者も徐々に増えています。 MIとは、化学産業のようなプロセス系の製造業における製品設計にデジタル技術を活用する試みを指します。 ビッグデータ、AI、機械学習などといったデジタル技術の進展により、膨大な数の実験や論文を解析して材料の配合を予測するなど、材料開発の効率を向上させることが可能です。 本レポートでは、マテリアルズインフォマティクス（MI）と製品配合の領域を超えた、さらなるAI活用の最新動向について解説しています。 また、先行してMIの取り組みを始めている、旭化成、住友化学、東レ、横浜ゴムといった大手企業の事例も収録。 ※実験に伴う工数時間の55％削減は試算によるものです。
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■掲載内容 01.急がれる研究ノウハウの可視化 02.注目されるMI 03.MI領域を超える別のAI学習的アプローチ 04.AI機械学習SaaS型プラットフォーム「WALL」のご紹介
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＜大手企業のMIの取り組み 〜 一部抜粋 〜＞ ・旭化成 2019年に発表された中期経営計画で「デジタルトランスフォーメーション」の一環としてMIを強化することを明言。 研究・開発本部に「インフォマティクス推進センター」を設置。 2021年度末には150名以上のデジタルプロフェッショナル人材を擁する体制へ強化。 ほぼ全ての材料開発でMIに活用。研究開発のみならず、営業を含めた現場レベルへの浸透も進められている。 ・東レ 「デジタルものづくりによる先端材料研究」をテーマに理論計算とデータ科学を駆使したシミュレーションおよびMIによる研究・開発の効率化を推進している。
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SUPWATは製造業の研究開発者向けのサービスを提供しています。 機械工学に関する知見をもとに、何が特長値になりうるか・何を学習してどういったアウトプットを期待できるかについて、開発・製造まで見越した視点で判断し、機械学習のご提案が可能。 機械工学のみならず機械学習に関する優秀なメンバーが多数在籍しており、様々な視点から貴社に好適なご提案の検討ができます。
