『電池の性能と材料物性との関係性を明らかにしたい』という課題に対して、アンサンブル学習によって電池性能を予測した事例をご紹介
当社が、自動車の電池性能向上の要因分析を行った事例をご紹介します。 ”自動車に使用される電池の実用化に向け、製造プロセスの構築・運用のため 電池の性能と材料物性との関係性を明らかにしたい”という課題に対し、 電池の材料物性データを使用し、アンサンブル学習によって電池性能を予測。 構築したモデルの特徴量重要度を分析することにより、精度向上に 大きく寄与する因子を導き出します。 【成果物】 ■クレンジングを行ったデータセット（Excel） ■学習済みのモデル（pickle） ■分析スクリプト（Python） ■分析結果をまとめた最終報告資料 ※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。
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基本情報
【事例概要】 ■課題 ・自動車に使用される電池の実用化に向け、製造プロセスの構築・運用のため 電池の性能と材料物性との関係性を明らかにしたい ■手順 ・データ受領→データクレンジング→モデル構築→要因分析→資料作成・報告 ■工数 ・1.5人月 所要期間：3か月 ※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。
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企業情報
【会社紹介】 テクノプロ・デザイン社は技術系人材サービスセグメントで国内最大規模のテクノプロ・グループにおいて7,000名を超える技術社員を擁する中核企業です。AI/データサイエンス、制御システム、機構設計、ハードウェアやソフトウェア開発などの技術領域を主軸として製造業を中心に情報産業、官民の研究機関、大学研究室などのお客様にエンジニアリング、請負、技術コンサルティングなどのプロフェッショナルなサービスをご提供し、お客様の抱える多岐にわたる課題を解決に導きます。 【提供ソリューション】 ■AI・データサイエンス ■クラウドサービス ■サイバーセキュリティ ■機械システム設計 ■5G/6Gネットワーク