【AI＆化学】化学のものづくりDXクラウドサービス「Datachemical LAB」にて多様な仮想サンプルの設計が可能に
○Datachemical LABによる新規材料開発での機械学習活用
化学産業での新規の材料開発では、原料や配合、製造方法など実験条件の組み合わせは膨大にあり、従来技術者が知見や経験をもとに多大な労力を掛けて担っております。現在様々な化学メーカーにて材料開発にAI・機械学習を用いて、開発プロセスを効率化させる取り組みが進んでおりますが、従来AIプログラミングのスキル習得が活用のネックとなっておりました。そこでDatachemical LABでは化学の技術者がプログラミングなしに様々な新規材料開発において容易に機械学習を活用することができます。Datachemical LAB上で過去の実験データをもとに、実験条件から材料物性を予測する最適なAIモデルを構築し、そのモデルを用いて数万単位の仮想の実験条件に対し予測を行い、その中から目標性能を出す可能性の高い実験条件を提案します。ラボでの実験とAI予測を組み合わせることで大幅な開発スピード向上・低コスト化が期待できます。
○多様な仮想サンプル設計で効率的な実験候補のAI探索
Datachemical LAB新機能 サンプル画面
今回の新機能では、プログラミングなしに開発テーマに合わせて、下記のように様々な制約をもとにランダムで仮想の実験条件サンプルを生成することができます。これまでもDatachemical LAB上でユーザーの設定値をもとに実験条件候補を数万単位で自動生成することができましたが、より開発テーマに即した形で多様な制約条件をもとに仮想サンプルを生成させたいとのユーザーからの要望に応じて機能を拡充しました。今回の新機能を用いて、より的を絞った範囲で未知の実験条件を予測対象として生成し、効率的に開発目標を達成する実験候補の探索を行うことができます。
＜設定可能な制約条件の一例＞
- 各原料の配合量に上限値、下限値を設定する。
- 複数原料の配合量の合計値を100に設定、または合計値に任意の幅を持たせる。（50以上70未満など）
- 数十種類の添加剤から指定した数の添加剤をランダムに選択し、さらに配合量をランダムに生成する。
- 複数の触媒から所定量の触媒を、任意の数(一つなど)だけ選択する。
- 事前に指定したパラメータ候補の中から、ランダムに一つ選択する。
【Datachemical LABについて】
弊社CTO金子弘昌（明治大学准教授）が運営するデータ化学工学研究室の知見をもとに開発された、化学分野で有用なデータ解析・機械学習プログラムを容易な操作で扱うことが出来るクラウドサービスです。
＜サービスの特長＞
・活用領域が幅広く、ラボでの実験から量産化までトータルの効率化が図れます。
・少量の実験データでも手順を踏むことで高い予測精度を実現し、短期間で開発目標到達に導けます。
・シンプルな操作画面でプログラミングなしに実行でき、初学者が犯しがちな解析ミスを防げます。
Datachemical LABサービスサイト：https://www.datachemicallab.com/
【会社概要】
会社名：データケミカル株式会社
所在地：東京都渋谷区神宮前6丁目23-4 桑野ビル2階
設立 ：2021年10月
2010年宮崎大学大学院修了（化学工学専攻）後、綜研化学㈱にて高分子材料開発に従事。一時留学し、2017年カリフォルニア大学サンディエゴ校にてMBA取得。帰国後綜研化学㈱にて海外事業開発・国内営業に従事。2019年社内DX推進時に金子と出会い、2021年当社設立、代表取締役就任。
2011年東京大学大学院博士課程修了（化学システム工学専攻）後、東京大学大学院工学系研究科助教を経て、2017年明治大学理工学部応用化学科専任講師としてデータ化学工学研究室(金子研究室)を運営。2020年より准教授。2021年当社設立、取締役CTO就任。
広島大学大学院先進理工系科学研究科客員准教授、大阪大学太陽エネルギー化学研究センター招聘准教授、理化学研究所客員主幹研究員、京都大学大学院理学研究科研究員(非常勤)を兼任。
会社サイト：https://www.datachemical.com/
事業内容：化学分野を専門としたAIクラウドサービスの提供
上記に付随したコンサルティングサービス
本リリース、サービスに関するお問合せ先：
E-Mail：info@datachemical.com TEL：03-6778-2045
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