機械学習を導入して材料工学を強化する
正確な材料予測により、最適材料の発見を加速し、効率をアップする。
Total Materia プレディクター
精度の高い、MLによりもたらせる材料の知見と、コスト削減効果でR&Dに革命を起こす
エンジニアリング領域および産業部門において、正確な材料情報にアクセスできることは、情報に基づく意思決定とイノベーションの基盤です。しかし、容易にアクセス可能な材料特性データの欠如は材料工学の重大な課題であり、進歩や効率化の阻害要因となっています。
データがそろっていない材料の機械的および物理的特性を予測するために機械学習(以下、ML)技術を活用することが、問題解決のための有効策として浮上しています。MLアルゴリズムの力を活用することで、エンジニアは材料の特性を驚くほど正確に予測でき、材料選定と開発プロセスを加速し、材料テストのコストを劇的に削減できます。
使えるデータが限られることと、そのデータの品質は、MLモデルを効果的にトレーニングする上での課題を浮かび上がらせます。
様々な材料システム全体としてMLモデルを確実に有効にすることは、依然として重要な課題です。
ドメイン固有の知識をMLアルゴリズムに取り入れてモデルのパフォーマンスを向上させることは重要ですが、難しい課題です。
現実世界のデータに対するMLの予測の検証は、モデルの精度と信頼性を保証するために不可欠です。
既存のシミュレーションツールおよびワークフローを、MLモデルと統合することは、技術的および物流的な課題を提示します。
正確な材料予測により、最適材料の発見を加速し、効率をアップする。
精度の高い、MLによりもたらせる材料の知見と、コスト削減効果でR&Dに革命を起こす
これらの課題を克服することで、材料の発見と開発のペースを加速させることができます。
効率的なMLによる材料予測は、材料テスト、実験および研究開発に関連するコストを削減することができます。
MLによる材料予測により、航空宇宙などの重要産業における安全性と信頼性を向上させることができ、材料のトラブルおよびそれに関連するリコールおよび修理コスト発生のリスクを減らすことができます。
材料予測へのML活用に消極的であると、競合他社に製品開発とイノベーションで遅れをとることになり、不利益につながる可能性があります。
機械学習による予測を十分に活用しないままの不適切な材料最適化は、環境目標および持続可能性目標の達成に支障を及ぼす可能性があります。
エンジニアには、材料特性の予測に機械学習を利用するに際して、いくつかの制限と限界があります。不正確な予測は、材料選択ミスのリスクをもたらし、製品の完成度と安全性を損なう潜在的可能性があります。
これらの課題に対応するため、Total Materia Predictorは材料特性予測のための最先端のソリューションを提供します。これは、利用可能な世界最大の材料特性リソース（Total Materia Horizon)を使用して学習およびテストされたアルゴリズムを活用する強力なツールです。
非常に大きなデータベースによって提供される豊富な学習データと、その分類整理、データ選別、および正規化の独自技術により開発されたシステムは、さまざまな温度とさまざまな熱処理および最終製品形態で、数十万の材料の物理的および機械的特性を予測することができます。
Total Materia Predictorを使用することで、エンジニアは材料の選択幅を拡大し、イノベーションを推進し、材料工学のダイナミックな世界で競争上の優位性を確保することができます。
