【ホワイトペーパー進呈中】MI活用のためのデータ戦略とその実践
現場でつまずきがちなMI活用の壁を、どう乗り越えるのか？
当資料では「MI活用のためのデータ戦略とその実践」について 掲載しております。 本記事では、MI活用におけるデータの課題を整理し、それらを克服するための 具体的なデータ戦略と実践的アプローチについて解説。 また、新規材料開発における課題とPolymerizeのソリューション 「Polymerize One」についてもご紹介しております。是非、ご覧ください。 【掲載内容】 ■はじめに ■MI活用におけるデータの重要性と課題 ■データ不足を克服するためのデータ戦略 ■新規材料開発における課題とPolymerizeのソリューション「Polymerize One」 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
基本情報
【掲載内容詳細(抜粋)】 ■データ不足を克服するためのデータ戦略 ・実際の実験によるデータ収集 ・計算・シミュレーションによるデータ生成 ・データ加工・前処理による密なデータセットへの変換 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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用途／実績例
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当社は、化学業界、材料業界向けにマテリアルズ・インフォマティクスのプラットフォーム PolymerizeLabsおよびコンサルティングサービスを提供しております。 PolymerizeLabsは、材料開発特有のR&Dプロセスと専門知識を設計に反映しており、シームレスなデータ管理とプログラミング知識不要なAI活用を可能にする、業界で唯一のオールインワン・マテリアルズインフォマティクスプラットフォームです。少ないデータ、スパースなデータであっても、AIの予測精度を確保することが可能です。 様々な材料開発データの整理・AI活用に特化したデータ管理基盤と、多種多様な機械学習アルゴリズムを備えた柔軟性の高いAIエンジンをベースに、様々な材料分野においてデータドリブンな開発プロセスを提供します。 あらゆる研究開発部門が直面するリソース不足、高コスト体質や、環境規制対応、サプライチェーンの ボトルネック解消、そして市場変化への迅速な対応と、企業競争力の向上に寄与し、AI時代の新たな 研究開発プロセスのスタンダードを構築します。