応用機械学習による材料特性予測

データ不足による理想とのギャップを埋めましょう

課題




  • 材料特性の不足をすばやく埋め異なる用途への適合性を探ること
  • より高い信頼性、安価、高強度、軽量な材料とより最適な条件を検証すること
  • どんどん削減される材料試験の予算に対応すること
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ソリューション: Total Materia Predictor

  • データの不足を補ってより正確な計算を実現
  • 特性を予測することで新しい材料の選定の機会を生み出す
  • 材料試験コストを削減して予算を節約
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ステップ 1

特性を予測したい材料の名称を検索・選択します

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ステップ 2

予測に使用するML(機械学習)モデルを選択します

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ステップ 3

温度範囲、熱処理、形状等パラメータを選択していよいよ予測！

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ステップ 4

MAPE、MAE、R値等予測の統計の健全性を評価します

利点

比類なき広範性：

10万種の材料に
統合性：

予測データの保存、管理、共有
品質と信頼性：

世界最大のデ ータセットで学習済み

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