探している技術や疑問、お問合せするほどでもないのだけど「ちょっと聞きたい」ことにもお答えします。 （質問内容は委託ナビに送信されます）
東京都港区芝浦三丁目17番11号
機械学習を用いた最適材料選定のための分子探索
目的性能を満たす材料
有機化合物、無機化合物
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（選定）することができます。
・数十万種類の「購入可能な材料」から目的性能を満たす材料をスクリーニングすることで、研究開発現場で実際にお使いいただける材料をご提案することが可能です。
・材料科学の経験を有するメンバーが多く、貴社の研究テーマを理解した上でのコミュニケーションが可能です。
・MI専業企業として蓄積したプラクティスから、MIの難所を理解し、実現可能性の高い提案が可能です。
機械学習や量子化学計算を組み合わせることで、手持ちのデータ情報から、「新規（未知）物質の性能予測」を実現するモデルを構築しました。そして、その構築したモデルを用いて、「目的性能を満足する新規物質」を提案することに成功しました。その新規物質を、実際に実験評価した結果、目的性能を満足することが確認されました。
材料開発メーカーに対して、マテリアルズ・インフォマティク ス（以下、MI）と呼ばれる材料開発手法を提供しております。 具体的には、特定の開発テーマ（所望の機能を有する物質を探索したい、従来の物性値を超える材料の組成を発見したい等)に対して、適切なコンサルティング・解析ソリューションの提供を行います。
多くのケースでは、最初にコンサルティングを行い、テーマを共同で設定した後にデータを解析し、市場ニーズのある物質もしくは材料の組成（組み合わせ）等を発見します。上記手法によって、経験と勘に依存しない効率的な材料開発を実現します。
| 会議方法 | Zoom, Teams, Meet etc. |
|---|---|
| ホームページ | https://mi-6.co.jp/ |
・「配合表」のようなゼロの多い（疎な）データに対しても、弊社ノウハウにより、高い予測精度を実現することが可能です。 ・材料科学の経験を有するメンバーが多く、貴社の研究テーマを理解した上でのコミュニケーションが可能です。 ・MI専業企業として蓄積したプラクティスから、MIの難所を理解し、実現可能性の高い提案が可能です。
・貴社の技術者の専門知識を組み込んだ分子生成モデルを設計し、既存の設計では得られなかった新規な候補化合物の発見が可能です。 ・材料科学の経験を有するメンバーが多く、貴社の研究テーマを理解した上でのコミュニケーションが可能です。 ・MI専業企業として蓄積したプラクティスから、MIの難所を理解し、実現可能性の高い提案が可能です。
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