エンソートでは、データ解析と機械学習を活用して、材料の研究開発プロセスを効率化するソリューションを提供。企業の研究者がデジタルスキルを習得し、自社の研究開発プロセスに活かすことを支援しています。
エンソートのマテリアルズ・インフォマティクスの強みは、化学に関する専門知識とコンピューター技術を組み合わせ、効率的な研究開発を支援する点にあります。デジタル技術を最大限に活用することで、研究者がより多くの情報を引き出し、実験やデータ分析を効率よく進めることができます。時間やコストを抑えつつ、重要な発見や製品開発の速度を向上させ、企業に成果をもたらします。
エンソートは、研究者が実験データを整理したりシミュレーションを行ったりする際に、コンピュータを使って複雑な計算や分析をサポートします。膨大な実験データを素早く処理し、どの材料が有望かを予測できるため、研究の方向性を正しく定めることが可能です。さらに、機械学習やAIを導入することで、これまで手作業では難しかった大量のデータ処理を自動化し、研究者の負担を軽減します。加えて、研究者に対してデータサイエンスやプログラミングのトレーニングも提供しており、新たな発見やアイデアを実現する能力を高めています。
Enthought Edgeは、科学研究や開発を支援するクラウドベースのプラットフォームです。エンソートの20年以上にわたる経験と実績を基に設計され、企業のデジタルトランスフォーメーションや研究効率の向上を後押しします。
企業が効率的にデジタルソリューションを導入し、短期間で研究開発の成果を得られるようサポート。データ管理はクラウド上で行われ、リソースの最適化も可能です。クラウドコストの監視や管理機能が備わっているため、予算を効果的に活用しつつリスクを軽減できます。チーム間でのコラボレーションやデータ共有も容易。シングルテナントやプライベートクラウドの導入など、ニーズに合わせた柔軟な展開モデルも提供されています。
Jupyterノートブックなど、使い慣れたツールの使用が可能。柔軟な計算能力を持ちながら、データの処理を自動化し、研究者はより迅速にデータを分析して発見を進められます。
エンソートが提供するマテリアルズ・インフォマティクス推進プログラムとは、材料科学や化学分野の研究開発を効率化するためのプログラムです。
データ解析やシミュレーション技術を駆使し、材料開発の効率化と加速を目指します。材料の発見や特性評価をデジタル技術でサポートし、データサイエンスや機械学習を用いることで、従来の試行錯誤を減らすことを実現。複雑な材料の特性や挙動を事前に予測し、より短期間で有用な結果を得ることが可能です。実験の数を減らしつつも、研究成果を向上させることができる点もメリットと言えます。
企業や研究機関が独自のニーズに合わせてカスタマイズされたソリューションの提供も可能。特定の材料の開発目標に合わせ、データ解析やシミュレーションのフレームワークを調整することで、より的確で効率的な結果が得られます。
このプログラムを通じて得られるデータサイエンスや機械学習の知識は、材料科学の分野に限らず、他の研究分野や産業にも応用が可能です。参加者は多様な分野で活躍できるスキルを身につけることができます。
出光興産の研究開発効率化を目的とした取り組みです。出光興産は炭素利用のための新しい触媒を開発する際、従来の試行錯誤による探索では多くの時間とリソースを消費していました。しかし、このプログラムを通じて、過去のデータやオープンデータベースを活用し、機械学習で実験を効率化。新しい材料をより迅速に見つけ出すことができ、予定よりも早く目標を達成しました。この成果により、今後数か月の労力が大幅に削減されると期待されています。
このプログラムは、デジタル技術を活用して新しい材料を迅速に開発し、データ駆動型の意思決定をサポートするツールを提供。研究者は6か月間のトレーニングを通じて、機械学習やAIを使ったデータ解析技術を習得しました。
参照元：エンソート公式HP https://enthought.jp/wp-content/uploads/Enthought-Idemitsu-MI-Case-Study.pdf
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