Multi-Sigma-Alchemyとは？
Multi-Sigma-Alchemyは、研究データの収集・整理から化合物探索・AI予測まで、
研究開発の意思決定プロセス全体をひとつの環境で完結させる拡張プラットフォームです。
エイゾスが自社開発した多様な物性予測モデルをそのまま使うことも、自分の実験データからAIモデルをボタン操作だけで一から構築することもできます。分子構造・結晶構造・スペクトル・組成・画像といった多様な研究データは、AIが学習できる形へ自動で変換。プログラミングや計算化学の専門知識がなくても、研究者自身の手で予測を回し、
膨大な化合物空間から次に試すべき候補を絞り込めます。
「データはあるのに、AIに渡せない」
その入口の詰まりを解消し、実験を"試して確かめる"から"絞り込んでから試す"へと変えるための環境です。
Multi-Sigma-Alchemy のポイント
使うも、作るも、クリックだけ
自社開発の多様な物性予測モデルをすぐに利用できるほか、自分のデータからのAIモデル構築もボタン操作のみで完結。RDKitもPythonも不要で、コードは一行も書きません。
どんな科学データも、AIの入力に変わる
有機分子だけでなく、無機材料の結晶構造まで対応。組成、結晶構造ファイル、IR/ラマン/XRD/UV-Visなどのスペクトル、顕微鏡画像——前処理スクリプトを書くことなく、そのまま特徴量へ変換します。
少量データから始められ、積み重ねが資産になる
10件、20件といった初期データからでもモデルを構築。パラメータの自動調整技術は国際特許を取得しています。テーマが変わっても過去のモデルをファインチューニングでき、過去の実験が次の探索の土台になります。
ラボを超えた、世界規模の材料空間へ
数百万分子分の物性予測データを内蔵し、自分では到底評価しきれない規模の候補群にアクセス。さらに目標物性から構造を逆引きする逆設計まで対応します。
機能のご紹介
1. 自社開発の多様な物性予測モデル
創薬、物性予測、熱力学的特性、毒性評価、機械的特性、その他材料・分子関連の用途に活用できる、拡大し続けるAIモデルのライブラリをご利用いただけます。構造を入力するだけで、学習データの収集やモデルの自作を行うことなく、予測値を取得可能です。
2. ノーコードのAIモデル構築
自分の実験データを読み込み、予測したい項目を選んでクリックするだけ。ハイパーパラメータの調整は国際特許取得の技術が自動で行うため、設定に悩む必要はありません。
3. 分子構造・結晶構造の自動特徴量化
SMILESなどの分子構造に加え、CIFファイルなどの結晶構造データにも対応。周期構造・格子情報・原子配置から特徴量を自動生成し、有機材料から無機・固体材料までを同じ環境で扱えます。
4. スペクトル・画像・組成データの取り込み
IR/ラマン/XRD/UV-Visなどの測定ファイル、顕微鏡画像やテクスチャ画像、組成表——形式を問わず読み込むだけで、AIが扱える数値表現へ自動変換します。
5. ファインチューニングと多段階予測ワークフロー
既存モデルを出発点に新しい化合物群へ適応させたり、「組成 → 構造 → 物性」といった多段階の予測をひとつの連続したワークフローとして実行できます。
6. 数百万分子の予測データベース・構造検索・逆設計
構造の完全一致／類似構造の検索に加え、あらかじめ物性を予測済みの数百万分子から目標物性・構造条件に合致する候補を即座に抽出。さらに目標特性から候補構造を提案する逆設計により、既知化合物の枠を超えた探索が可能です。
