シミュレーションとAIを活用したデータ駆動型アプローチにより、材料・素材開発の高速化と研究者の業務変革を実現します
新材料の探索や設計に時間とコストがかかり、競争力のあるスピードで市場投入ができない。
グローバルに展開する上で各国の環境規制への対応が遅れ、持続可能性やリスク対応力に課題がある。
組織内の属人化、情報のサイロ化により、ノウハウの伝達やチーム間連携がスムーズに行えない。
過去の実験データや知見が活用されず、似たような試行錯誤を繰り返してしまう。
無数の配合設計の中から、過去データを活用して有望な配合候補を抽出。
目標性能に到達するまでの試行回数を減らし、開発スピードを向上。
モデル予測により、高性能な材料を早期に見極め、市場投入までの時間を短縮。
変化する規制に対応するため、既存材料の再設計を迅速に実行。
排出量や資源集約度を抑えた代替材料の発見に貢献。
地域ごとの規制条件を考慮したモデル設計が可能。
組織内で共有可能なデータ基盤により、サイロ化を解消。
AIモデルと実験履歴を活用し、新人研究者の立ち上がりを加速。
チーム間での知識再利用が進み、横断的な開発が可能に。
実験データの構造化・資産化：配合や制約条件、性能データなどを記録し、再利用可能に。 少量データでも高精度モデル：既存データから有効な予測モデルを構築し、新たな価値を創出。
過去知見を新規開発に活かし、開発コストとリスクを低減。
AIを活用して製品開発を加速し、企業のR＆D戦略を成功へと導くマテリアルズ・インフォマティクスソリューションです。AIモデルでの予測と実験を繰り返しながら最適解を目指すアプローチにより、少ない実験数で目標特性の達成を目指すことが可能です。
特長
材料や化学分野向けに最適化されたAIが、性能予測や最適な実験条件を提案。
AIによるシーケンシャル・ラーニングで、従来より50〜70％少ない実験で目標達成。
材料関連データを整理・検索しやすく保管。無駄な実験や重複作業を防止。
Web UIやPython APIで、初心者から研究者まで柔軟に活用可能。
高セキュリティ ISO27001認証を取得しており、データと知見を安全に保護。
リチウムイオン電池やフィルターなどの多孔質材料の生成と材料特性の最適化を支援するシミュレーションツールです。 画像読込/処理やパラメータ入力でのモデリングにより3D構造を生成し、幾何形状分析、性能評価を行うことで、新素材開発を促進します。
特長
繊維、不織布、多孔質材料などの複雑な構造を、パラメータ入力で高精度に3次元モデリング。
μCTやFIB-SEM画像を取り込み、実際の材料内部構造を忠実に再現。
熱・電気伝導、流体流れ、機械特性、拡散、フィルター寿命など、幅広い物理特性を解析可能。
空隙率、繊維配向、表面積、パーコレーションなどの微細構造評価をサポート。
試作前に仮想評価できるため、開発のスピードアップとコスト削減を実現。
マテリアルズ・インフォマティクスの実行環境を、 ターンキー SaaSとして提供する Citrine Platform を用いて、リチウムイオン正極NMP系スラリー 代替を探索・特定
適用分野高性能材料の探索（磁性体/ 電磁鋼板 / 電極材/ 半導体材料 etc.）
CT 画像3D 変換やバーチャル材料構造を組み合わせて幾何分析・特性予測を提供する材料開発ソフトウェア GeoDict を用いて、リチウムイオン 電池の劣化予測技術を開発
適用分野高性能材料の研究開発（ 電極材 / 樹脂複合材 / セラミック / 濾材 etc.）
材料開発ソフトウェアGeoDictを用いて、複数のフィラーを混錬したモデル作成と 曲げ弾性率・熱伝導率の計算し、材料設計を加速させるAIプラットフォーム Citrine Platformを用いて、シーケンシャル・ラーニングを行い候補材を算出
適用分野高性能材料の研究開発（プラスチック/半導体材料/電極材etc.）
