Aidemy 10周年

アイデミー、材料開発のためのデータ活用プラットフォーム 「Lab Bank」にてAIを活用した物性予測機能をリリース

~ マテリアルズ・インフォマティクスを活用し、実験の試行回数削減へ

 材料開発におけるDXとも言われるMIが、AIをはじめとするデジタル技術の発展により近年注目を集めています。MIの活用により化学メーカー等の現場での材料開発スピードの加速が報告されており、MI活用に注力する企業が増加しています。

 アイデミーは、2014年の設立以降「先端技術を、経済実装する。」をミッションに掲げ、オンラインDXラーニング「Aidemy Business」、DX実践研修「Aidemy Practice」、プロジェクトの企画から運用までを一気通貫で支援するプロジェクト伴走型支援「Modeloy」の提供を通じて、企業のデジタル変革(DX)に伴走しています。MIに取り組む企業のサポートをする中で、デジタル技術の活用を前提としたデータ基盤整備の必要性を感じ、2023年7月より材料開発のためのデータ活用プラットフォーム「Lab Bank」の提供を開始しております。「Lab Bank」は、データの一元管理、研究の特性に合わせて利用可能な汎用性の高さ等を特徴とするSaaS(※2)です。

 アイデミーは2024年1月中旬に、「Lab Bank」の新機能として、物性予測機能をリリースいたします。この機能の追加により、登録したデータから指定のレシピ(※3)に対して得られる試験結果を予測するモデルを構築し、レシピ考案時にある程度、物性のあたりをつけ、実験の試行回数を削減することが可能となります。本機能は、材料から物性の予測が可能なモデルを、ユーザー自身がLab Bankのプラットフォーム上で簡単に操作できるものとなっております。そのため、物性予測モデルの作成・更新にあたり、外部への依頼の必要がなく、ユーザーである研究者の知見を活かし、スムーズにMIの活用を進めることができます。

 アイデミーは今後も「Lab Bank」の機能拡充により、企業における研究員の生産性向上やデータ活用の促進に貢献し、MI領域における企業のDX実現をさらに推進してまいります。

モデルの構築画面。ユーザーが目的変数を自由に選択することができます。

▲モデルの構築画面。ユーザーが目的変数を自由に選択することができます。

▲レシピから物性を予測した画面(上が予測対象レシピ、下が予測結果)

※1 マテリアルズ・インフォマティクス(MI):機械学習などの情報科学の活用により、材料の製造方法を予測するなど、材料開発の効率化を図る取り組み。ビッグデータやAIなどのデジタル技術の発展に伴い、膨大な実験データや論文を解析できるようになったことで注目を集めている。
※2 SaaS:Software as a Serviceの略。インターネットを介して提供されるソフトウェアのこと。
※3 レシピ:材料の種類や配合の割合を表すもの。

 

【Lab Bank概要】
Lab Bankは、材料開発のためのデータ活用プラットフォームです。

<特徴>
・データの一元管理
各研究員のデータの情報共有が円滑になり、研究員のデータが暗黙知から形式知へ。ナレッジシェアへとつながります。
・研究の特性に合わせて利用可能な汎用性の高さ
研究ごとにデータベースを作成し、ユーザーが入力項目や実験・試験工程をカスタマイズすることができます。
・物性予測による実験コストの削減
これまで蓄積した実験結果をもとに、MIモデルを用いた実験結果の予測を行います。物性予測機能を活用することで、実験回数・時間の削減が見込まれます。

<サービス詳細>
https://labbank.jp

<サービスに関する問い合わせ>
https://labbank.jp/contact.html

 

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