itaku質問ポスト

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対応スペック

解析
  • 組成の最適化/プロセス条件の最適化
    • マテリアルズ・インフォマティクス

概要

  • マテ・インフォ
  • 最適化
  • 実験計画

機械学習を用いた最適条件の探索

得られるデータ

最適な組成条件、最適な実験条件

対象物

有機化合物、無機化合物

組成/プロセス条件の最適化とは

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。

サービスの特徴

・「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。

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MI-6株式会社について

マテリアルズ・インフォマティクスの実証をサポートします

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/

よくあるご質問

マテリアルズ・インフォマティクス開始にあたり

既存実績データの蓄積がないと、マテリアルズ・インフォマティクスを始めることはできないのではないでしょうか?
既存実績データがなくても、マテリアルズ・インフォマティクス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
・量子化学計算による評価値取得

マテリアルズ・インフォマティクスの適応範囲

マテリアルズ・インフォマティクスが適用できる材料種類は、限られているのではないでしょうか?
有機/無機材料ともに、幅広い材料領域に対して、マテリアルズ・インフォマティクスは適応可能です。               
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。

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機械学習を用いた最適材料選定のための分子探索

・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。

MI-6株式会社
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機械学習を用いた新規化合物の設計

・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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