MI「材料開発の未来を変える」
- 材料開発における
企業のよくある課題 - 実験回数や関連コストが膨大にかかる
- 実験の知見やノウハウが属人化している
- 革新的な材料の開発が難しい
これらの課題はMIを使えば解決できます。
MIとは
- MI
（マテリアルズ・インフォマティクス） - AI（人工知能）やビッグデータなどを
活用した統計を
情報科学・計算科学の
手法を用いて材料開発を効率化する取り組み
MIを材料開発の分析現場で使うことによって、従来よりもスピーディに実験の指針を見出せるのがメリットです。
これは企業の未来に大きく関わります。
材料開発の効率化が進むと、スピーディな新商品の開発ができ、企業の方針を新たなマーケットの開拓などに広げることが可能になるのです。
【実験の手法】従来 vs MI導入比較
MIは自社の実験データだけではなく、オープンデータでも用いることで精度の高い解析を素早く行えます。
そのため研究者が予想できなかった実験候補が出てきたり、実験やシミュレーションの回数を最適化できるのです。
材料開発の現場にMIを導入することは、実験開発のDX化に大きく影響を与え、新しい未来を創造します。
【従来】
知見・経験を頼りに
試行錯誤を繰り返す
【MI】
データに語らせる
- 作業ステップ
- 専門家の知見・経験や理論に基づき、作製と実験を繰り返す
- データ予測による実験計画支援で効率的に実験
- 目標物性の設定
- 新材料に求める性能を設定
- 新材料に求める性能を設定
- 実例調査 材料設計
- 実例調査類似開発事例を調査 材料設計技術者の勘・経験を頼りに推察
- 膨大な材料特性情報（DB）を活用 機械学習・AIなどにより目標特性を満たしうる材料を選定
- 材料合成評価
- 物質を合成し実験・シミュレーションにより性能を評価
- AIで実験・シミュレーション回数を最適化し実験コストを削減
MIを導入することによる企業の課題解決
- 課題
- MIを
導入すると解決 - 実験回数や関連コストが膨大にかかる
- 無駄な実験をしないで済むため、関連コストの削減が可能
- 実験の知見やノウハウが属人化している
- ノウハウのデジタル化によって特定の技術者以外でも解析が可能
- 革新的な材料の開発が難しい
- 未知領域の探索による実験候補の提示が可能
我が社にMIを導入したいけど、どこがいいのか、何から始めればいいのかわからない
日立ハイテクの「材料開発ソリューション」を紹介します
日立ハイテクの「材料開発ソリューション」
日立ハイテクが提供する「材料開発ソリューション」は、2種類あります。
- 材料データ分析
環境提供サービス - 研究者が自由に分析
- サブスクリプション型契約（SaaS）
- プログラミング知識不要
- 詳細はこちら ＞
- 材料データ分析
支援サービス - 弊社データサイエンティストが分析
- テーマごとの個別契約が可能（PoC）
- 分析知識不要
- 詳細はこちら ＞
材料データ分析環境提供サービス
- 研究者が自由に分析
- サブスクリプション型契約（SaaS）
- プログラミング知識不要
現在、ご使用しているアルゴリズムも分析環境にアドオン可能です。
リモートワーク中でも分析できます。
分析の経験がない研究者でも簡単にデータ分析を実践できます。
プログラミング知識がなくてもデータを可視化できるのが特徴です。
日本語の取扱説明書があるので、わからなくなってもすぐに解決できます。
【トライアル】
分析環境提供サービス
- 使用方法のレクチャー
- サンプルデータをて分析環境の操作レクチャーを実施(オンライン)
- 分析環境によるデータ分析の流れ(登録 → 分析 → 可視化)が学習可能
- 2週間のトライアル期間
- 分析環境の操作レクチャー後、操作内容の復習や分析環境に慣れていただく期間
- 問い合わせ対応
- トライアルご利用期間中は、無料お問い合わせ対応サービス付き
- データサイエンティストがサポート
導入前にご利用いただくことでスムーズな運用が可能です。
- 自社内で分析をしたい
- 人・時間・実験回数などのコストを削減したい
- 現在利用しているアルゴリズムとMIを合体させたい
このように考えている方は「材料データ分析環境提供サービス」がおすすめです。
材料データ分析支援サービス
- 弊社データサイエンティストが分析
- テーマごとの個別契約が可能（PoC）
- 分析知識不要
順解析はもちろん、目標値にもっとも近い実験条件や実現値を改善しうる未探索条件を探査し実験候補を提示する逆解析も可能です。
【無償体験】
材料データ分析
支援サービス
- 材料データ分析支援サービスを、無償で「プレ分析」として体験できます。
サービス導入前に活用することで、MIを使ったらどうなるのかをイメージしやすくなります。
- 分析をアウトソーシングして、他のことにリソースを使いたい
- 新しい切り口でデータ分析を行いたい
- 分析データ環境提供サービスを使いこなすために、最初は手取り足取りサポートしてほしい
このように考えている方は「材料データ分析支援サービス」がおすすめです。
「材料開発ソリューション」で可能な支援
データ予測支援（順解析・逆解析）
原材料・配合比率のパターンが多すぎて高品質となる条件の探索にコストがかかる
- ご準備いただくデータ
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主成分の候補数×添加剤の候補数×比率パターンという広大な材料探索空間
- MI
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物性値が高く(低く)なる原料、比率を仮想空間で探索
- アウトプット
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MIが算出した実験候補
実験回数・関連コストの削減し、品質も向上します
材料画像解析支援
画像と品質の関係性を熟練者が経験・勘で判断しているため工数がかかる＆属人的
- ご準備いただくデータ
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電子顕微鏡画像
- MI
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XAI(Grad-CAM)で判別根拠となる特徴量を抽出
- アウトプット
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品質の自動判定結果
判定根拠の可視化例
Good/Badで着目領域や大きさが異なる
自動判別により開発を効率化します
また、熟練者スキルの定量化により、品質が安定します
テキストマイニング支援
新規特許から実験データを作成したいけど大量の文献から抽出するのは難しい
- ご準備いただくデータ
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特許と実験データ
実験データは物質名・量・操作・温度など抽出したい複数カテゴリの情報
※文献は特許や論文が対象 (英語の文献も可) - MI
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データから文意を分析してマッピング
- アウトプット
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新規特許からの抽出実験データ
約70％*の実験データを正しく抽出
*F値：0.7
少量の学習データを自動抽出、システム構築により業務が効率化します
開発中実験装置連携サービス
実験装置と材料データ分析環境サービスを連携することで、データ収集からMIを用いた材料開発まで、ワンストップでハイスループットな実験を行えます。 これによって材料開発のコスト削減、省人化が可能です。
- *データ連携
- ExTOPEとは装置とユーザーをネットワークでつなぐことで、計測結果や装置に関するさまざまな情報に、いつでもどこからでもアクセスできるサービスです。
実験装置連携サービスで 解決できる課題
- 課題
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データの管理ができていない
- 効果
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紙や各自のパソコンに保存されていたり複数の実験装置から出るデータを一元管理できる
- 課題
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各フローで手間がかかりすぎてデータを利活用できていない
- 効果
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実験・データ収集・データ蓄積の各フローにかかる時間や人員などのコストを大幅削減し、データを利活用できる
実験装置連携をやってみたい企業様は、ぜひお問い合わせください。