Datachemical LABの教育パッケージはデータ解析の経験が少ない現場の多くの技術者に向けのeラーニングツールです。実験や製造に関する知識をAIによって学ぶことにより、実践的なスキルを身に着けるために提供されました。Datachemical LABを1アカウントでも利用頂いている企業・大学・研究機関が無償で利用でき、初学者がデータ解析の基本を理解することでDatachemical LABアカウントをもつ一部技術者に限らず組織全体のリテラシー向上を支援することができます。
Datachemical LABは明治大学准教授である金子弘昌氏が運営するデータ化学研究室の知見から開発されたウェブブラウザ上で使用できる実験・製造データ解析のAI・機械学習クラウドサービスです。
データアクセスや実験条件・化学構造生成、実験計画法、奇術師計算、回帰分析、データ前処理、時系列データ分析、モデル最適化など様々な機能を有しています。
データ解析の基礎を学ぶための初学者向け教育パッケージが提供されており、データ解析や機械学習、人工知能の初学者でも使いこなせるようになっています。
管理者アカウントで各メンバーのチュートリアルセクションの学習進捗を確認することもできます。化学や製薬、食品などあらゆる開発・製造現場で活用でき、効率的な実験から新製品開発スピード改善に役立っています。
材料科学とデータ化学を融合させたMIを使った開発を定着させるためにも、eラーニングによる学習でMIリテラシーを向上させることが求められます。Datachemical LABはMI概念を実践するためのツールとして活用できるだけでなく、長期的に見ればDX加速につながって開発サイクルを大幅に短縮できる可能性もあります。
今後は実践的なレベルまで到達できるためのフォローアップ、ユーザー同士でのディスカッションなどを行うことで、さらに理解やスキルを高めることができるでしょう。
専門領域を持っているMIベンダーを厳選しました。
自社の研究対象に近しい領域を専門としているMIベンダーの方が、
コミュニケーションにズレがなく、知見や実績も豊富な可能性があります。
化学・素材分野で数多くの開発を成功に導いた実績があります。
日立グループ全体の強みを活かして材料開発を総合的に支援できることから、早期の市場参入を可能にします。
富士通では、創薬に特化したプラットフォームを用意。特許読解、法規制物質チェックにも一貫して対応可能。
特定の材料開発プロセスではなく、創薬研究プロセス全体のDXが叶う点も魅力です。
新しいエネルギー材料の特性を正確に予測する「Mat3ra」(旧Exabyte.io)プラットフォームを提供。
新しいバッテリー材料や軽量合金の開発をスピーディーに進められることが可能です。