マテリアルズインフォマティクス：材料開発

マテリアルズインフォマティクス技術を用いて、材料開発期間の短縮、コスト低減をサポートします。機械学習技術を用いたデータ駆動型の材料開発だけでなく、特性向上メカニズムの解明までサポート致します。是非ご利用下さい。

材料開発のトライ＆エラーでお困りではないでしょうか

・最適化するパラメータが多すぎる… ・色んな組み合わせを試したいけど、時間と費用が足りない… ・実験⇔評価の繰り返しだけでは、性能が良くなる兆しが見えない… 「材料設計製造条件設計→材料試作→特性評価」の繰り返しではないですか？

このようなお困り事はございませんでしょうか？
プロダクト解析センターで独自開発した機械学習モデルを用いて
材料開発期間の短縮、コスト低減をサポートします。

【実際の流れ】材料データ（製造時の入力パラメータ：・原料成分比（mol/％）　・焼成温度（℃）　・プレス圧力（Pa）など　電気容量（ｎF）　・抵抗値（Ω）など）→ データINPUT → データ分析・予測（AI：材料分析ビックデータに基づく独自アルゴリズム）　を、プロダクト解析センター → ・材料特性の予測結果　・所望の特性を満たす製造条件候補 → お客様 — 実際の流れ

マテリアルズインフォマティクス技術の特徴

技術ポイント①　データ駆動型実験計画による材料設計

材料開発において、原料成分比、焼結温度、昇温時間などパラメータの組み合わせは無限にあり、全ての組み合わせを実験することは到底不可能です。そこで、機械学習の1つであり、説明変数の最適化に有効な「ベイズ最適化」を用いたMI技術を開発しました。無限にある組み合わせの中から、特性が期待できるものをMIで導出し、実験（合成）して評価するというサイクルを回します。