マテリアルズ・インフォマティクス - 破壊的な技術

材料科学は、材料の化学的および微細な構造的特性を理解し、その機能的特性と関連付けることに焦点を当てた科学領域です。高分子、金属、セラミックスなど、既存の材料は、それぞれユニークな構造を持っており、さまざまな機能用途に適しています。そのため、性能に特化した材料の混合や複合物を作るための特性や機能属性は、長い実験時間や消費する時間、コストの点で依然として課題となっています。

材料科学とデータインフォマティクスという相反する科学技術の領域が、材料のイノベーションのプロセスや製品開発を加速するために手を取り合う姿を想像したことがありますか？材料科学の確率的な領域で、性能予測やリバースエンジニアリングという不可解な壁を取り除くことは可能でしょうか？このような不確実性の中で、マテリアルズ・インフォマティクスは、消費者固有のニーズを満たす特定の性能を持つ機能性材料の設計や開発という点で、持続可能なソリューションを生み出す化学産業やポリマー産業の新たなニーズに対応する破壊的技術として、近年注目されています。

マテリアルズ・インフォマティクスの利点

マテリアルズ・インフォマティクスは、組成やプロセスパラメーターの最適化という観点から、消費者に特化したマテリアルソリューションの機能要件をカスタマイズするためのワンステップソリューションを提供します。マテリアルズ・インフォマティクス・プラットフォームは、材料のイノベーションを加速するための強力なデータ駆動型アプローチと専門知識を備えており、データの傾向を特定し、材料と機能性能特性の間にある数学的非線形性を分析する未来的なステップを作成します。この関係を理解することは、後に、研究者が要件に基づいて製品を最適化する機会を生み出し、材料のイノベーションをより技術的に実行可能かつコスト効率の高いプロセスにすることにつながります。

マテリアルズ・インフォマティクスの応用分野：

    1.素材とプロセスのマッチング。

    2.高い実用性能を持つ素材。

    3.エスカレートする素材効率。

    4.環境性能の向上を目指した素材。

5.モデリングとシミュレーション - 特性と故障の予測。

6.機能性能を追求した素材設計。

7.製品デザインを引き立たせる素材選び。

8.サステナビリティを推進するマテリアルソリューション。

材料情報科学のROI

投資利益率（ROI）とは、投資利益と投資コストの比率を意味します。機能的に応用できる材料の作製には時間がかかり、さらに化学物質の合成や経験豊富な人材が必要になるため、数週間から数か月を要します。一方、AIを使えば、研究者を成功に導く可能性の高い実験を数分で実現できます。そのため、試行錯誤は、分野固有のデータ駆動型パスに置き換わります。Polymerizeの材料情報科学プラットフォーム は、過去のデータセットに基づいて製品配合プロセスを誘導し、不確実性を低減するために最も確実な条件を提案します。さらに、望ましいモデル精度を向上させるために、提案された配合がテストされ、その結果がプラットフォームに追加されます。そのため、試行錯誤法よりも早く、高性能で適切な配合を実現できます。

このように、Polymerizeの材料情報科学プラットフォームは、製品開発プロセスにおいて様々なメリットをもたらします。以下のようなメリットがあります。

1.         実験回数が減るので初期投資コストを抑えられます。

2.         大幅な時間短縮により新たな利益が生まれます。

3.         プロセスを堅牢かつ効率的にし、複数の目標を達成することは、生産コストの削減につながります。

4.         最適化によって製品価値が高まり、未知の発見が引き出されます。

5.         実験から得た知識をデジタル資産として蓄積しておくことで、今後の研究に役立てることができます。

AIは科学者に取って代わるか？

AIとは、知覚、学習、問題解決などの認知機能を模倣することで、人間の知能をシミュレートするアルゴリズムを指します。AIの創始者の一人であるジョン・マッカーシー教授は次のように述べています。「人工知能とは、知的な機械、特に知的なコンピューター・プログラムを作る科学と工学である。人工知能は、人間の知能をコンピューターで理解するという同様の課題に関連しているが、AIは生物学的に観察可能な手法に限定する必要はない。」

この質問に対する答えは、「いいえ」です。AIは科学者に取って代わるものではなく、むしろ望ましい結果を得るためのパラメーターを見つける触媒として機能するものです。それによって経験豊富な研究者がより良いデータの精度と情報に基づいた意思決定を行うことができるようになります。その結果、時間、コスト、労力の節約につながります。

材料情報科学プラットフォームの将来

サステナブルな材料の革新は、近年、数多くの機能的な応用に対して、エネルギーと環境に優しい解決策を講じることに焦点を当てています。そのためには、高価な実験と最新の研究設備が必要です。最近の市場の需要に対応するためには、加速度的なイノベーションが必要です。そのため、分野固有の知識を高度な計算ツールと分析ツールと結びつけることで、特定の応用の下で材料革新プロセスを適応させる道が開かれました。従来のポリマーコンポジットやナノコンポジットから、最近注目されているアディティブ・マニュファクチャリングまで、関連する組成やプロセスパラメーターをしっかりと最適化し、コストと同時に製品性を最大化することが必要です。単純なモデルや人間の分析では、科学的知識や技術的知識の観点から、組成の側面と材料の性能属性との関係を特定したり、あるいはモデル化することができない場合、当社のAI/ML対応材料情報学プラットフォームでは、確率的パラメーターのマッピングに焦点を当てました。

したがって、Polymerizeの材料情報プラットフォームは、正確な予測可能性とパラメトリック最適化により、材料イノベーションにおける迅速なコスト削減のためのワンステップソリューションを提供します。

材料情報学、デジタル化、材料産業

材料業界は、十分な機能特性を備えた、将来すぐに使える材料の発明に向けて前進しています。この目標を達成するために、充実した研究開発施設では、経験と専門知識に基づいた未来型材料の開発に力を注いでいます。一方で、Polymerizeの材料情報プラットフォームを利用した実験データのデジタル化により、製品の処方やプロセスパラメーターをより正確に最適化できるようになります。デジタル化された製品開発時のデータセットをAIモデルの学習に利用することによって、製品組成の予測やパラメーターの最適化など、発明のスピードアップに役立てることができます。そのため、実験データのデジタル化により、AIモデルへのフィードを行い、将来を見据えた対応を行うことが可能です。

Polymerizeが企業の材料革新のスピードアップに貢献する方法

Polymerizeは、化学企業の研究開発チームが実験データを効率的に管理し、AIが推奨する処方を取得し、市場投入を加速させながら研究開発費全体を削減するためのクラウド型材料情報科学プラットフォームを提供します。当社の製品は、研究開発費を40％以上削減しながら、処方開発を3倍も促進することが証明されています。

Polymerizeの材料情報科学プラットフォームは、貴重な実験データのデジタル化を支援し、産業界の将来の努力に役立つだけでなく、開発した材料組成の貴重な機能特性を活かして、ある分野から別の分野へと柔軟にビジネスを展開する機会を提供します。

データトレンド解析とパラメトリックヒートマップは、実験の科学的成果を収集し、領域知識を高めるのに役立ち、科学者がシステムをより正確に理解し、意思決定に役立てることを可能にします。また、リバースエンジニアリングにより、Polymerizeのプラットフォームで希望する材料の組み合わせを実現することができ、より論理的な実験が可能となり、無駄な試行錯誤を減らすことができます。

材料情報科学は、機械学習の原理を利用して材料のイノベーションのプロセスを加速させるものです。Polymerizeは、ドメインの知識と高度な分析を組み合わせたソリューションの提供に注力しています。現在進行中の研究、製造設備、顧客要求など、さまざまなソースから生成される膨大なデータを統合しています。

Polymerizeは、特に高分子技術や有機化合物合成を中心とした材料開発プロセスの拡張と適応に効果的な方法を提供します。材料科学と工学の領域では、主要産業が材料開発のために大規模な研究インフラストラクチャに集中している場合、当社の材料情報学プラットフォームは、データ管理と人工知能/機械学習のアプローチによってイノベーションプロセスを加速させるコスト効率の高い方法を提供します。Polymerizeには、ML/AIと材料科学・工学の2つの機能コンポーネントがあります。当社は、材料技術の持続可能な環境配慮型の成長に向けて、材料のイノベーションのソリューションを提供することをお約束します。

Polymerizeは、より迅速なイノベーションの時代をもたらし、ROIを向上させながら研究開発に革命をもたらします。今すぐPolymerizeを導入して材料研究を強化しましょう。 今すぐデモを予約する