ソリューション
材料科学
材料科学分野に対して、AIは非常に強力なツールとして考えられています。
業界における課題と、Multi-Sigma™の適用による効果をご紹介いたします。
材料科学業界における課題
データの不足と偏り
高品質なデータセットの不足や、特定の素材や条件に偏ったデータが多いことが問題です。これは、AIモデルの訓練や評価に影響を与え、汎用性や精度が制限される原因となります。
計算資源の限界
分子動力学や量子化学計算を用いた材料シミュレーションやモデリングには、多くの計算資源が必要です。初期条件のあらゆる組み合わせを探索する計算シミュレーションは、実現困難であり、人間が容易に解釈できるものでもありません。
多様な材料の扱い
先端材料の設計と合成には、材料組成と外部合成条件の複雑な相互作用を考慮する必要があります。制御変数と材料特性の間のブラックボックス的相互作用をマッピングすることは、依然として重要な課題となっています。
結果の解釈
予測結果がなぜそのような結果になったのかを説明する必要があります。結果の解釈は材料科学において重要であり、過程がブラックボックス化されていると、その実用性は著しく低下します。
材料科学業界でMulti-Sigmaが解決できること
少ないデータからの解析
Multi-Sigma™は少量のデータでAIモデルを構築することができます。偏ったデータセットでも、不均衡データ調整機能により、高い精度で予測と最適化を行うことができます。
高い汎用性
Multi-Sigma™は、様々な材料の数値解析のための強力なツールです。材料設計や合成の入出力パラメータの数値データがあれば、Multi-Sigma™はブラックボックスとなっている相互作用をモデル化し、現実的な解を提供することができます。
サロゲートモデルの構築
Multi-Sigma™のAIモデルは、複雑なシミュレーションの簡易モデル作成の代用とすることが可能です。これはサロゲートモデルと言われ、迅速なスクリーニングと最適化に使用することができ、利用可能なシミュレーションリソースを最大限に引き出します。
要因分析機能によるホワイトボックス化
Multi-Sigma™は、インプットがアウトプットにどのような正負の影響を与えるか、またその程度を定量的に記述する要因分析機能を備えています。これにより、ユーザーはアウトプットの背後にある根拠を理解し、結果を効果的に解釈することができます。
Multi-Sigmaを導入するメリット
必要最小限のデータから深層学習
Multi-Sigma™は少ない実験データからでも解析が可能となっており、実験の労力を最小限にして、研究開発に取り組むことができます。これにより、あらゆる分野で研究開発のサイクルタイムを大幅に短縮することができます。
非常に高い予測精度
Multi-Sigma™は、世界最高水準の精度で予測、要因分析、最適化が行えるツールです。これにより、実験データに基づいた現実的かつ、効果的な解析に取り組むことができます。
必要最小限のデータから深層学習
複数の競合する目標を同時に達成するための最適な解を見つけることは研究において非常に重要です。Multi-Sigma™は世界で唯一、100個のアウトプットを満たす200個のインプットを探索できるツールです。この類まれな機能により新しい材料の開発や製造プロセスの効率化などにお役立ていただけます。
説明できるAI （XAI）
Multi-Sigma™には、どのインプットがどのアウトプットにどの程度、そしてPositive/Negativeに効いてくるのか、ということが分かりやすく提示される要因分析機能があります。これにより、なぜそのようなアウトプットになるのか、結果を解釈し、内部のメカニズムの理解が進むことになります。
ノーコードでクラウドプラットフォーム
Multi-Sigma™はノーコード、つまりは専門的なプログラミングスキルなしでご利用いただけるツールとなっています。操作画面は非常に分かりやすく、ボタンを押していくだけで、どなたでも解析が可能です。またクラウド上のアプリケーションとなっており、不具合の修正はもちろん、新たな機能についてもユーザー様からご要望を頂きながら、頻繁に追加しています。
連鎖解析
連鎖分析は、プロセス改善と最適化のための強力な機能です。一般的に製品を作り上げるためには多くのプロセスを経ています。 Multi-Sigma™は、製品作成に関わるプロセスごとにAIモデルを構築し、それぞれのモデルにおけるインプットとアウトプットをリンクさせることで、複数のAIモデルを連鎖させ、包括的な分析を行うことができます。これにより、AIの保守性能が格段に向上し、各々のプロセスのメカニズム解明に役立てることが可能です。
