AIを活用して複数の要求特性を満たす最適な配合やプロセス条件の探索を効率化

製剤設計最適化AI

製剤設計やプロセス設計では、配合成分、配合比率、プロセス条件などの膨大な組み合わせ候補の中から、製品の効果や品質など様々な特性を満たす最適条件を見つけることが求められますが、研究者の経験や勘に基づく属人的な手法では多大な時間と労力がかかります。手持ちの実験データを最大限に活用するAIを用いて最適条件を効率的に探索することで、実験時間を短縮し、製剤設計を加速することが可能となります。

複雑で時間を要する製剤設計・プロセス設計

膨大な組み合わせ候補

製剤設計における配合成分の種類や配合比率、プロセス設計における温度や圧力などのプロセス条件を網羅的に解析しようとすると、その組み合わせ数は膨大で、最適条件探索のための解析は非常に複雑になります。
属人的な探索

研究者の経験や勘を頼りに実験と評価の試行錯誤を繰り返す属人的な探索には多くの時間と労力を要します。限られたリソースを有効活用するために、属人的な探索からの脱却が必要不可欠です。
データ活用

開発効率化のためにAIやデータの活用が効果的ですが、データ数が少ないことやデータが揃っていないなどデータ収集の課題が足かせとなり、既存データや新規取得データを最大限に活用することが難しくなります。

最適条件探索の効率化

AIモデルと最適化

AIを用いたモデル化と最適化計算により、膨大な組み合わせ候補の中から最適な配合やプロセス条件の提示、や、指定した配合やプロセス条件からの特性値予測が可能です。
手持ち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。
プロフェッショナルサービス

課題の特定から解析結果のご提供まで、お客様のニーズに合わせて一気通貫で課題解決を支援します。
他の技術との連携

富士通独自技術やOSSなど、課題に応じて必要な要素を柔軟に取り入れ、課題解決を目指します。

製剤設計最適化AIが実現する製剤開発・プロセス開発の加速

製剤設計最適化AIは、手持ちデータを最大限に活用することで、配合成分やプロセス条件からの特性値予測と、複数の要求特性を満たす最適条件を、膨大な組み合わせ候補の中から探索します。お客様の課題やニーズに合わせたプロフェッショナルサービスで、製剤開発・プロセス開発の加速を実現します。

製剤設計やプロセス設計へのAI活用から期待される効果は、効率化による時間とコストの削減のみならず、研究者の知見とAIを組み合わせることで、人だけでは得ることができなかった新たな知見や深い現象理解が得られることが期待できます。製剤設計最適化AIは研究者のパートナーとなり、新たな価値を生活者へ届けることへ貢献します。