マテリアルズ・インフォマティクス・材料解析向けモデル

製造業、化学、素材、エネルギー分野では、実験や試作に加えて、シミュレーション、データ科学、AIを活用するマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の導入が進んでいます。材料特性の予測、組成・構造の最適化、未知材料の探索には、第一原理計算、分子動力学、大規模データの統計解析、機械学習モデルの学習・推論など、多様で高負荷な計算処理が必要です。アプライドでは、使用する計算・解析ソフトウェアや機械学習フレームワーク、データ量、研究規模に合わせて、CPU、GPU、メモリ、高速ストレージ、ネットワークを最適に構成。研究者向けワークステーションから、複数CPU・GPUを搭載したHPCサーバー、複数ノードによるクラスター環境まで幅広く対応します。実際のワークフローで効果を発揮する構成を重視し、計算時間の短縮、探索範囲の拡大、試行回数の増加を支援。システムの選定・構築から導入、運用、将来の拡張まで一貫してサポートし、次世代材料開発の効率化と研究スピードの向上に貢献します。

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