Achievements
支援テーマ実績
通信・エレクトロニクス
- 5G通信システム向け低誘電材料の組成探索
- OLED発光材料および封止材向け新規材料の探索
- OLED用有機発光材料(青色および黄色)のスペクトル予測および化合物探索
- OLED用材料のNMR予測および素子性能の相関性解析における機械学習の活用
- コーティング剤向け酸化防止剤および導電性向上剤の探索
- PVDコーティング向け材料組成の検討
- 顔料材料の粒径予測および解析
- 量子ドット材料のスクリーニング
- 光ファイバー用コート材料の硬化速度向上
- 高屈折率モノマーを使用したコート剤の材料探索
- 光機能性低分子化合物および高周波電波拡散フィルムの開発
- 紫外線フィルターの結晶化予測
半導体
- 半導体洗浄プロセスおよび材料のスクリーニング
- CMP用材料のシミュレーションおよびスクリーニング
- CMPスラリー材料開発におけるMI活用
- OLED用材料のNMR予測および素子性能の相関性解析における機械学習の活用
- 半導体前駆体化合物のスクリーニング
- レーザー加工条件の最適化
- 製膜プロセス条件の最適化
エネルギー
- リチウムイオン電池関連材料(電解液、新規溶媒、ナノ粒子、電極材料)の開発
- カチオン包接ポリオキソメタレートのエネルギー計算および候補分子探索
- リチウムイオン挙動のシミュレーション
- 電解液候補の酸化還元電位予測モデル構築
- 酸化還元電位予測におけるモデル適用範囲の定義
- 電池材料の貯蔵性能向上および電解液抵抗の抑制
- 触媒材料および酸素貯蔵材料の組成最適化
サステナビリティ
- N2O分解用触媒の組成および作製条件の最適化
- 生分解性プラスチックの性能向上およびコスト最適化
- 化学的特徴量を用いた生分解性プラスチックの新規添加剤検討
- エポキシ樹脂および生分解性樹脂の材料予測モデル作成
- コンクリートおよび剥離剤析出物のパラメータ推定
- PFAS代替材料のシール材・パッキン材向け探索
- リサイカブル合金導体の特性予測
- 環境負荷予測モデルの構築
- 難燃助剤および撚線導体の材料設計
- 機械学習を用いたLDHの陰イオン選択性の予測
その他
- フローリアクター条件の最適化
- 粘着剤開発における重合条件の最適化
- 計算科学および機械学習による物性予測モデル構築
- pKa予測モデルを用いた医薬品デリバリーシステム担体材料の探索
- ウレタン樹脂の粘弾性予測
- 検査装置向け試薬の組成検討
- 官能評価モデルを用いた香味の代替材料探索
- TEM画像からの粒径自動判別
- SEM画像からの材料の特徴量生成
- FT-IRスペクトルからの分子特徴量抽出
- XRDスペクトルからの特徴抽出および性能の要因分析
MI-6は、MIのPoC支援にとどまらず、最先端のMI技術やラボオートメーション技術を活用し、お客様の研究開発の加速を支援するパートナーとして共に歩んでまいります。上記以外にも、様々な開発テーマに対して幅広く支援を行っております。
テーマ実績
