材料領域に精通したデータサイエンティストが、お客様のテーマに適したソリューションをご提案します。MI研修や技術力向上支援などのハンズオンサポートも。課題:合成に関わる制約条件の多さ目的の特性を有した新規分子の設計・合成には、特許や環境規制をはじめとする多くの課題が存在します。一般的なバーチャルスクリーニング技術やシミュレーションのアプローチでは、このような複雑な制約条件の一部しか考慮できず、候補分子の有用性は限定的でした。解決策:計算科学と機械学習の両面からのアプローチ計算科学と機械学習を組み合わせた独自のバーチャルスクリーニング技術で、所望の分子探索を行います。様々な制約条件を考慮しながら多くの分子を高速にスクリーニングすることで、有望分子のみを対象とした高精度なシミュレーションが実施でき、確度の高い候補分子の提案が可能となりました。従来の検討からは想像できない新しい分子構造も発見でき、研究者の想像の幅を広げることにも繋がっています。難しさ半導体、触媒、ナノ材料などをはじめ、画像やスペクトルなどのデータを扱う研究開発領域は多く存在します。これらのデータは定量的な評価が難しく、MI活用、解釈可能な重要因子の特定に多くの課題があります。組成・プロセスが多段階になることから紐付けが難しく、研究者の経験に頼るしかありませんでした。独自の解析ノウハウを用いて、画像やスペクトルから特徴量(数値情報)を抽出しました。これまで感覚的な特徴として扱っていた情報を数値化することで、機械学習の活用が可能になりました。結果として、これまで定量的に議論できなかった重要因子の発見に繋がりました。資料請求miHub研究者のドメイン知識とMIを融合しデータドリブンな研究開発を組織のものにMIによる高度なデータ解析、研究ナレッジ蓄積を実現する実験計画プラットフォーム。直感的な操作と、意思決定の過程を記録できるコラボレーション機能によって組織レベルで研究開発力を向上させます。過去の知見を基に、数十種類の主成分候補から数種類を組み合わせ、熱伝導性とガラス転移点のトレードオフを打開できる条件を探索。膨大な組み合わせ候補から探索する必要がありましたが、従来の開発では大幅な改善は見られませんでした。研究者が直感的に性能の良し悪しを推定できず、検討の進展には至りませんでした。解決策:ベイズ最適化による効率的な組成探索ベイズ最適化を用いることで、広大な未探索領域を予測し、従来では試みないような組み合わせを含む高期待値の候補点を見つけることができました。数十点の追加試行で従来よりもコストを下げつつ高い性能を実現する組成を発見しました。miHub®を用いたMI解析では、最適組成の発見にとどまらず、その過程で多くの洞察を得ることができます。3つの目標を同時に満たす貧溶媒晶析出の条件を求める必要がありました。溶媒の種類や割合など、検討すべき条件の変数が多いため、網羅的な実験は困難でした。製造プロセスの設計は多段階にわたるため、各プロセスの条件検討の短縮が求められていました。独自に開発したLASSOモデルを用いて解析し、重点的に検討すべき変数を判断しました。予測モデルで実験候補条件を網羅的に扱い、無数に存在するプロセス条件の中から達成可能性の高い条件をスクリーニングすることで、実験検証前に条件を客観的に厳選できました。課題:ノウハウ・ナレッジの共有データ駆動型R&D推進の鍵となるのは、長年の研究開発の財産であるデータ、ノウハウ、ナレッジとMIの融合です。MI解析においては、検討の経緯や解析手法が重要であるものの、その複雑な手順を共有するハードルは高く、属人化が起きやすい状況になっています。解決策:試行錯誤の過程・考察とMI解析の紐づけmiHub®によりデータ解析とそこから得られる考察を結びつけて記録、共有することが可能になりました。一つのプラットフォーム上で解析、考察、ディスカッションが行われています。MI解析にこれまでのノウハウ・ナレッジをかけ合わせた研究開発が促進され、組織全体で研究開発の土台として展開可能になりました。自動実験によるハイスループット化とMIによる実験計画を通じて、自律的な実験サイクルを実現します。これにより研究者の創発性と開発組織の生産性を非連続に向上させることを目指します。薄膜材料の合成プロセスには、多くのパラメータが関わるため、目的とする特性を持つサンプルを効率的に作製する条件を見つけることは非常に困難です。半導体分野では技術の進化が非常に速く、スループットを上げて開発期間を短縮することが求められています。解決策:自動自律実験システムでの合成・分析とmiHub®での最適化MI-6の無機薄膜向け自動自律実験システムは、薄膜の合成と分析を自動かつ連続的に行うことが可能です。取得したデータはmiHub®で高度に解析・最適化され、効率的な実験を実現します。大量に収集した質の高いデータを俯瞰することで、重要な合成パラメータや新たな知見の発見にも寄与します。課題:同時に有機合成できるサンプル数の少なさモノマーからポリマーを合成する工程では、反応に時間がかかる上に同時に合成できるサンプル数が少ないため、開発スピードが上がらないことが課題となっています。反応前に材料同士を混ぜ合わせる分注作業にも多くの手間がかかり、時間的にも精神的にも、研究者の大きな負担になっています。液体材料を自動で分注できる装置とヒーターを連動させるシステムを用いて、最大で48サンプルの同時合成が可能に。合成後、GPC測定や薄膜化した上での光学測定も自動で実施できます。将来的にはmiHub®と連携して、合成→測定→データ解析→合成のサイクルを自動で自律的に運用できるシステムを構築することができるようになります。お問い合わせ導入事例ステップを踏みながらMI専門部署を立ち上げ。AutomationContactお悩み・課題に合わせた活用方法をご提案します。お気軽にお問い合わせください。