材料開発で重要な「混ぜる」業務をMIで支援
混合物設計ナビは、材料開発で重要な「混ぜる」業務をマテリアルズ・インフォマティクス(MI)で支援する一気通貫型の材料設計ソリューションです。最適な特性値となる材料配合比を予測し、混合物設計をナビゲートします。
混合物設計ナビの適用事例ご紹介
混合物設計ナビは有機・無機・固体・液体を問わず、幅広い混合物へ適用できます。混合物設計ナビの適用事例をまとめた資料をダウンロードはこちら。
【データシート】混合物設計ナビ適用事例
- 混合物設計ナビ適用事例：対象となる混合物、最適化の目的、最適化した変数一覧
- 混合物設計ナビの活用イメージ：混合ガラスの組成探索事例ご紹介
- 混合物設計ナビとは
混合物設計ナビが選ばれる理由
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現場の研究者がMIを扱えないプログラミング不要でGUIベースで操作可能なため、材料開発の専門知識を持つ現場研究者自身がMIに取り組み、混合物の配合比を最適化することができます。
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MIに取り組むために必要なデータが不足している富士通研究所のAIと材料研究のノウハウに基づき、不足しているデータを補足・補填することができます。
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MIのノウハウが不足しているAutoMLによるモデル生成とパラメータ調整の自動化、リコメンド機能により、適切な手法選択をサポートします。
混合物設計ナビの特長
混合物設計ナビは材料開発で重要な「混ぜる」業務を支援する一気通貫型の材料設計ソリューションです。入力データセットに対して、モデル化・最適化を行って、最適な混合成分・比率・プロセス条件を出力する一連のフローをプログラミング不要で実行できます。妥当な機械学習モデルや最適化手法の選択を、自動モデルを生成するAutoMLと、お勧め手法を推薦するリコメンド機能でサポートします。結果の解釈の際には多次元チャートを用いることで、組成・プロセス条件と特性の間の関係を把握することができます。
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プログラミング不要な材料設計AI技術を誰でも簡単に使いこなして材料設計ができます。 -
手持ちの実験データを最大限活用少量・断片的・不均一なデータでも、AIを用いて補足・補正することで、最大限活用できます。 -
AutoMLによる機械学習モデル作成の自動化複数の機械学習の手法の中から最適な手法を自動選択できます。選択した手法に対するパラメータの最適化も自動実行できます。 -
開発状況・方針に応じた最適化多くの候補の中から最適な成分と比率を探索したい、限られた成分の中で最適な比率を追求したい、など、開発状況や方針に応じた最適化手法をご用意しています。 -
結果の可視化による解釈・妥当性の確認多次元チャートで組成・プロセス条件と特性の間の関係を把握でき、複数の組成・プロセス条件候補の中から最適解を選べます。
混合物設計ナビの特許：
- モデル信頼度を考慮した多目的最適化手法（公開番号：2023-059128）
- 実験工程考慮サンプリング手法（出願番号：2022-005997）
画面イメージ
入力データセットに対して、モデル化・最適化を行い、最適な混合成分・比率・プロセス条件を出力する一連のフローをプログラミング不要で実行できます。
多次元チャートの例
結果の解釈の際には多次元チャートを用いることで、組成・プロセス条件と特性の間の関係を一目で把握することができます
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