〜 材料組成を迅速かつ効率的に予測し、実験回数を大幅削減 〜

　デジタル変革に伴走する株式会社アイデミー（本社：東京都千代田区、代表取締役 執行役員 社長 石川聡彦、以下「アイデミー」）は、2024年9月27日に、ベイズ最適化を活用した逆推算アプリケーション「AI材料開発クラウド」を提供開始いたしました。本サービスでは、マテリアルズ・インフォマティクス（以下「MI」※1）を活用して実験の試行回数削減を実現し、研究員の生産性向上やデータ活用の促進など、研究開発現場におけるDX推進に貢献してまいります。

　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。効率的な組成予測の実現は、企業の競争力を左右する重要な要素となっています。

　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」等の提供を通じて、企業のデジタル変革（DX）に伴走してまいりました。2023年には、材料開発のためのデータ活用プラットフォーム「Lab Bank」をリリースし、MIの活用支援にも注力しています。

　この度、アイデミーは、AI技術を駆使した新たな材料開発ツール「AI材料開発クラウド」をリリースしました。「AI材料開発クラウド」はベイズ最適化による逆推算技術を活用し、迅速で効率的な組成予測を提供します。これにより、研究開発プロセスの時間短縮とコスト削減を実現します。

　アイデミーは今後も「AI材料開発クラウド」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。

※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。

 

【AI材料開発クラウド概要】
＜特徴＞
■ 実験条件における探索の効率化
同時に複数の実験条件を動かすと、どの条件が因子となっているか不明瞭になってしまうため、1実験サイクルでは実験条件を1つだけ動かして行うというのが一般的です。しかし、ベイズ最適化を用いた「AI材料開発クラウド」は、データ全体の傾向を把握して予測できるため、同時に複数の実験条件を最適化することができ、実験サイクルの短縮が期待できます。

■ 未探索領域の探索
一般的に、実験のパラメータが3つを超えると可視化も難しく、意図せず未探索領域が発生しやすいですが、「AI材料開発クラウド」は、よく探索されている領域に有望な値がなければ未探索領域から候補を提案します。

■ 削減される実験サイクルの予測
AI材料開発クラウドでは、蓄積された過去の実験データを用いて、目標の物性に達するまでのステップ数をどれだけ削減できたかを推定することができます。これによって導入効果を素早く検証できます。

 

＜サービスに関するお問い合わせ＞
AI材料開発クラウド担当：
labbank-support@aidemy.co.jp