データ駆動型アプローチから高効率に新材料の候補を提案可能です
有機材料に限っても、存在し得る化合物構造の組み合わせは膨大であり、従来の特性を超える新材料の多くは未知の状態にあるといえます。このような膨大な組み合わせから有効な特性を持つ新材料の探索には、機械学習を用いたアプローチが適しています。本資料では、実際に課題の設定から達成まで、インフォマティクスを活用した事例を紹介します。化合物データセット、目的の特性をお客様の課題に合わせて設定することにより、同様のアプローチでインフォマティクスによる化合物探索が実施可能です。
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