【現場でつまずきがちなMI活用の壁をどう乗り越えるのか？】MI 活用のためのデータ戦略とその実践についてまとめた冊子を進呈中。
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。
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基本情報
【新規材料開発における課題と材料開発支援サービス「Polymerize One」】 MIを導入しても、新規材料開発には引き続き以下のような課題が立ちはだかります。 ■ 社内リソースの不足 ■ 配合レベルの最適化による性能限界 ■ 社内試作能力 / キャパシティの不足 ■ 試験・分析能力の不足 これらの課題を克服するため、Polymerize は、オールインワン型材料開発支援サービス 「Polymerize One」を提供しています。本サービスは、「MI プラットフォーム」「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ることで、迅速かつ効率的な材料開発を実現します。 ※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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用途／実績例
【Polymerize One プロジェクト事例：樹脂成形製品メーカー】 樹脂成形製品メーカーから、自社オリジナルポリマーの開発依頼がありました。 しかし、同社には合成設備や知見がなく、開発が困難という課題がありました。 Polymerize は提携研究機関と連携し、ポリマーの合成から材料評価までを代行。 得られた実験データはプラットフォーム上に蓄積され、分析・予測モデルの構築に活用されます。 モデルに基づき最適条件を提案し、再実験を繰り返すことで、クライアントは自社で実験せずとも 効率的に開発を進められます。 最終的に目標特性を満たすポリマーのみを評価することで、開発効率が大幅に向上。 提携研究機関には50名以上の専門家が在籍し、有機・無機化学から医薬分野まで幅広いプロジェクト実績があります。 ※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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企業情報
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。
