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最終更新日:2025年03月06日

POLYMERIZE合同会社 ポリマライズ合同会社
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AIで材料開発に革新を!統合型マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォーム

『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。

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この製品に関するニュース(2)

Polymerize、データ・AI駆動型の材料R&Dを加速する対話型AIエージェント機能「Pixa」リリース

Polymerize、データ・AI駆動型の材料R&Dを加速する対話型AIエージェント機能「Pixa」リリース - データ・AI活用をもっと日常に -

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Polymerizeは、パッケージ型マテリアルズ・インフォマティクス(MI)プラットフォームにおいて業界初となる、AIエージェント「Pixa」を正式リリースしました。 「Pixa」は、当社の統合型 MIプラットフォーム「Polymerize Labs」に搭載され、研究者が自然言語での対話を通して、機械学習の進め方から材料R&D特有のデータ課題、プラットフォーム操作のガイド、日々の業務で生じる小さな“つまずき”の解消まで、一貫してサポートします。 材料開発に精通した高度なドメイン知識を持つ専門家チームによる実践的なコンサルティング支援に加えて、24時間365日、いつでも相談できるAI エージェント「Pixa」を活用することで、データ・AI 活用が研究現場の “日常業務の一部” として自然に浸透し、アイデア創出や本来注力すべき業務に集中できる環境づくりを目指しています。

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Polymerize One サービスイメージ

POLYMERIZE、All-in-One型材料開発支援サービス「Polymerize One」の提供を開始

  • 製品ニュース

マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発支援を提供するPOLYMERIZE、MIプラットフォーム、試作・評価試験受託のグローバルネットワーク、MIスペシャリストによるドメインサポートの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「Polymerize One」の提供を開始 =「Polymerize One」の3つの要素と特徴= 1. 統合型MIプラットフォーム Polymerize Labsの機能を活用し、データ管理・分析・AI解析を一気通貫に行うことで、より効率的且つスピーディに目標を達成。 2. 試作・評価試験受託のグローバルネットワーク 当社提携研究機関での試作や評価が可能になり、自社に実験設備や試験環境がない企業様でも、実験データを生成し、MIのワークフローを推進。 3. MIスペシャリストによるドメインサポート プロジェクト全体を通して、MI駆動型開発を進めるためのアプローチの立案や、プロジェクトマネジメントなど、目標達成のための技術コンサルティングを提供。材料開発およびMIの専門家のサポートを受けることで、より迅速かつ精度の高い材料開発が可能に。

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当社は、化学業界、材料業界向けにマテリアルズ・インフォマティクスのプラットフォーム PolymerizeLabsおよびコンサルティングサービスを提供しております。 PolymerizeLabsは、材料開発特有のR&Dプロセスと専門知識を設計に反映しており、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、業界で唯一のオールインワン・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。少ないデータ、スパースなデータであっても、AIの予測精度を確保することが可能です。 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します。 あらゆる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。

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