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・・・
- 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
- 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
- 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？
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- 全体設計 / 仮説
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- AI / 機械学習
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- 材料開発
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- 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。
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。
- 共同開発・受託解析
- 技術コンサルティング
- 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。
- 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
- 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
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。
- 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
- 最適組成/条件の探索
- 計算化学との組み合わせ
- etc...
サービスの流れ
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
お客様の納得
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 教授
一杉 太郎 教授
古川 俊輔 助教
林 慶浩 助教
石割 文崇 講師
鈴木 肇 助教授
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
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
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。