化学分野のAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」に定性データの分類予測機能をリリース

データケミカル株式会社（代表取締役：吉丸昌吾、本社：東京都渋谷区）は、展開する化学分野のAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB（データケミカルラボ）」にて実験結果の分類予測機能をを2023年3月8日よりリリースいたします。

〇Datachemical LABがさらに機能アップデート

化学産業での新規の金属やゴムなどの材料開発では、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。それに対し、化学の研究開発AIクラウドサービス「Datachemical LAB」では、容易な操作で多彩なAI・機械学習機能をもとに目標とする材料の作製条件・合成条件・製造条件を予測し、化学の技術者は手持ちの実験データをもとに様々な新規材料開発において開発プロセスを効率化することができます。

またDatachemical LABは、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最新の研究成果をもとに、分子・材料設計から製造プロセス設計・管理の分野まで継続的に機能がアップデートされております。今回下記の機能を新たにリリースし、さらに充実したデータ解析・機械学習が行えるようになりました。

〇クラス分類機能にて定性データの分類予測

Datachemical LABではこれまで開発の目的である性能・性状の数値を予測する定量的なデータを主に扱ってきました。今回リリースしたクラス分類機能を用いれば、例えば未知の作製条件でつくった材料が、ある項目基準に合格しそうか否か、またはグループA, B, Cのいずれの属性になりそうか、といった定性的なデータの予測を行えるようになります。

クラス分類機能では、まずユーザーが定性データを含む実験データをCSVファイルにて読み込み、10種類以上の機械学習モデルを同時に比較検証し、その中から定性データの予測に最適なモデルを簡単に特定することができます。次にその最適なモデルを用いて、作製条件に対して、実験前に定性的な分類予測が行えます。さらには、実験データをもとに数千、数万パターンの仮想の作製条件に対して、モデルにより定性的な分類予測ができます。その結果より、目標とする分類を達成しそうな作製条件の範囲を実験前に割り出すことができ、開発の効率化につながります。

Datachemical LABを用いて、用途に合わせて定量的な予測と定性的な予測を行い、定量的な特性および定性的な特性を考慮した、より幅広い材料開発に活用することができます。

定性的な結果を含む実験データを読み込み、各機械学習モデルの予測性能を比較検証

最適な機械学習モデルにて大量の仮想の作製条件に対し定性的な結果を予測

【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

代表取締役：吉丸　昌吾


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。

 

取締役CTO：金子　弘昌

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/
Datachemical LABサービスサイト：https://www.datachemicallab.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：
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