材料設計を加速させるAIプラットフォーム　Citrine Platform

【金属】　初の市場投入に成功–3Dプリントによる高強度アルミニウム合金

3Dプリンティングでは部品のニアネットシェイプ製造が可能であり、廃棄物の削減や、続く溶接工程の省略に繋がります。また航空宇宙産業や自動車産業では軽量で、過酷環境での機械強度にも優れた合金が必要とされています。

3Dプリント用のアルミ合金も開発されてはいますが、強度が不十分なため用途は限定的です。ボーイング社とゼネラルモーターズ社の合弁会社である HRL Laboratories社では、航空宇宙用途でも使用できるほど高強度な3Dプリント用アルミ合金の開発に、Citrine Platformを活用しました。

【複合材】　炭素繊維製造プロセスで使用する添加剤のAI駆動型開発

• データ点数ゼロからスタートして、AIモデルが炭素繊維用添加剤のレシピ提案に成功するまで5ヶ月
• 最初に作られたAI モデルは、従来の研究開発アプローチよりも有望な候補を特定する能力が 4 倍優れていた
• わずか3 回のシーケンシャルラーニングを繰り返しただけで、 AI モデルは既存の市販品と同等の結果を示すレシピを提案

【特殊化学】　AIを活用して材料レシピから有害物質を除去

• 複雑な多相の配合における高精度なモデルを構築
• 82％の精度で毒性を予測するモデルを4週間で開発
• 高価な製品開発の前に、有害なレシピを除外
• 動物実験の削減

【接着剤】　PFASを除去した接着剤製品の開発

• 最初の4ヶ月で、PFASを使用せずに性能目標を達成する画期的な候補を特定し、製品カタログの大部分に影響を与えた
• 新しい接着剤製品を市場に投入するまでの期間を当初5年と見積もっていたが、期間を2年と変更した
• Citrine PlatformのGEMDスキーマをベースにデータアーキテクチャを構築し、急速な企業拡大とともに、その後のデータ統合を計画した

【塗料】　AIを活用した複層塗材の開発

• 開発期間を50%以上短縮
• 初期の成功は、PFAS除去に焦点を当てた更なるプロジェクトを生み出すきっかけとなった
• 同社は、予想されたタイムラインの50%未満でチームの採用目標を達成し、今後の成長を目的としてプロジェクトとユーザーの増加を継続する目標を設定