MI-6株式会社 ハンズオンMI

マテリアルインフォマティクス(MI)で世界を変える。

材料開発の問題を
根本から解決します。

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材料開発の悩みを解決します

あなたの材料開発現場にも当てはまる?今までに頂いた具体的な悩みとは・・・

既存アプローチの限界
  • 勘と経験による試行錯誤
  • 計算機スペックの限界
  • 広すぎる探索条件範囲
リソース制限下での成果創出
  • 求められる労働生産性 / 効率性
  • 人手不足
  • コロナによる在宅勤務の増加
研究開発DX方法論の模索
  • 上層部から求められるDX
  • 未知のチャレンジへの不安

そもそもマテリアルズ・インフォマティクス(MI)とは?

全体設計 / 仮説のイメージ
全体設計 / 仮説
AI / 機械学習のイメージ
AI / 機械学習
材料開発のイメージ
材料開発
代表的なMI技術のイメージ
代表的なMI技術

情報処理技術をフル活用して
材料開発を進めていく技術

MIとは、情報処理技術をフル活用して、材料開発を高速化する取り組みです。先端のデータサイエンス技術を材料開発に活用することで、以下のような効果が期待されます。

  • 所望の物性からの材料逆設計
  • 実験時間や試行回数、コストの削減
  • 「経験」「勘」依存からの脱却
  • 既存のアプローチでは想定しなかった最適組成の発見

代表的なMI技術例として「分子自動設計」「組成/構造/プロセス最適化」などがあります。

有機化学・バイオは高分子化学、生体材料化学、有機合成化学 etc…、無機化学・固体物理系は触媒化学、結晶構造学、金属物理学 etc…、コンピュータサイエンス系は機械学習、統計学、数理最適化、etc…。マテリアルズインフォマティクスは新物質探索
              組成最適化、材料逆設計、反応経路探索、要因解析、構造同定、反応予測が可能です。分子設計、計算化学などもできます。

ハンズオンMIとは

マテリアルズ・インフォマティクス(MI)の専門家が、
材料開発の悩みをハンズオンで解決します

業界No.1実績数のMI専門家が、お客様の課題解決にカスタマイズしたMI解析サービスを提供します。各素材メーカー業界トップ3企業のうち、少なくとも一社は、弊社サービスをご利用いただいております。新規化合物探索、仮想スクリーニング、組成 / プロセス最適化など幅広い技術に対応可能です。MIコンサルティングや研修プログラムの提供も可能です。

  1. 共同開発・受託解析
  2. 技術コンサルティング
  3. 研修プログラム

ハンズオンMIを使ってこんなことができます!

CASE1

目的物性を満たす化合物を設計し、提案、お客様のご要望に合わせた「制約条件」にも対応可能です。
構築した予測モデルを用いて、様々なデータベースや試薬メーカーカタログから、目的の化合物を高速でスクリーニングすることもできます。

課題
  • 目的性能を満たす化合物が見つからない
  • 既存アプローチの限界
MIを活用
アプローチ: 化合物設計
  • 新規化合物の探索
  • 仮想スクリーニング
  • 計算化学との組み合わせ
化合物設計

CASE2

目的物性を満たす組成条件やプロセス条件を探索し、最適値を提案することができます。 4次元以上の複雑な条件設定、トレードオフにも対応可能です。

課題
  • 目的性能のトレードオフが多い
  • 扱うパラメータ数が多い
  • 最適条件がわからない
MIを活用
アプローチ: 組成/条件最適化
  • 最適組成/条件の探索
  • 計算化学との組み合わせ
  • etc...
化合物設計

サービスの流れ

打ち合わせ・ご提案のイメージ

打ち合わせ・ご提案

無料テーマ相談を通じたMI活用イメージの具体化

契約のイメージ

契約

お客様の納得

プロジェクトのイメージ

プロジェクト

解析プロセスの共有・理解サポート

お客様が「ぼんやりとした課題イメージ」を考えている段階から、無料テーマ相談を実施させていただきます。無料テーマ相談を通じて、「お客様の研究テーマに対して、MIを使って、何がどこまでできそうか」を具体的にイメージしていただけるようにします。 プロジェクト開始に向けた「データ整理」もサポートいたします。

「今後、どのようにデータ蓄積すべきか」といった観点で、アドバイスもさせていただきます。プロジェクト中の解析においては、「どの手法、アルゴリズムを使うのが良いか」といった解析プロセスも共有いたします。また、それぞれの手法に関して、基礎的なところから、わかりやすくご説明させていただきます。

導入実績

分野別実績一覧

電子材料

  • 電着塗料・フォトレジスト
  • 半導体素子
  • など...

電池

  • 太陽光電池添加剤
  • リチウムイオン電池

農薬

  • 農業化学品

顔料・染料

  • 高分子色材

医療材料

  • 錠剤

コンパウンド

  • チューブ材料
  • 自動車部材

ガス化学品

  • 低GWPガス

複合材料

  • コンクリート

磁性材料

  • フェライト

合金

  • アルミ合金
  • 銅合金

技術顧問

豊富な経験値を持つ技術顧問が、当社のサービスの技術向上を促します。

津田 宏治の写真
東京大学

津田 宏治 教授

MI量子コンピュータ
一杉 太郎の写真
東京工業大学

一杉 太郎 教授

物質科学AIロボティクス
古川 俊輔 助教の写真
埼玉大学

古川 俊輔 助教

有機合成化学
林 慶浩 特任助教の写真
統計数理研究所

林 慶浩 特任助教

MI計算科学
石割 文崇 講師の写真
大阪大学

石割 文崇 講師

高分子化学
鈴木 肇 助教授の写真
京都大学

鈴木 肇 助教授

触媒化学

メンバーのバッグラウンド

データサイエンスはもちろん、材料各分野や精通したチームが担当します。

データサイエンティスト

  • マテリアルズインフォマティクス
  • ケモインフォマティクス
  • バイオインフォマティクス
  • 計算化学
  • 計算物理学
  • 計算生物学
  • 有機合成化学
  • 高分子化学
  • 半導体材料開発
  • 生体材料科学

よくある質問

Q1

既存実績データの蓄積がないと、MIを始めることはできないのでは?

既存実績データがなくても、MIを始めることはできます。具体的には、次の方法が可能です。

  • 特許データ、文献値、カタログデータ、オープンデータベース → 初期モデルの構築
  • 統計学的観点により、実験推奨点を提案 → 効率的データ蓄積 → 初期モデル構築
Q2

MIが適用できる材料種類は、限られているのでは?

有機/無機材料ともに、幅広い材料領域に対して、MIは適応可能です。 さらに、例えば、有機材料の中でも「高分子」のような複雑な材料も解析可能です。

まずは資料請求・お問い合わせください!

ハンズオンMIについて事前に知りたい方は、
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その他お問い合わせについても受け付けております。