企業の R&D における AI・機械学習の活用は近年その重要性をますます増しており、材料開発の領域も例外ではありません。過去の多数の実験データを元に AI モデルによる物性推算を行い、最適な配合を提示するアプローチはマテリアルズ・インフォマティクスと言われる領域の一部分をなしており、既にそれ自身の研究とパイロットテーマによる検証の段階から実用の段階へと移行しています。この実用段階で重要とされるのは、AI 技術そのものに加えて、現場の研究員が大きな学習コストをかけることなく自然と使いこなせるユーザビリティーや実際の配合条件を提示する機能のアプリケーション化が重要と言えます。
本ウェビナーでは、DataRobot とその最適化アプリによる物性予測とそれに基づいた配合の最適化について実際のデモを交えながらご紹介いたします。
本ウェビナーでの解説ポイント
・DataRobot による物性予測
・DataRobot 最適化アプリによる配合最適化
・これらの一歩進んだ使いこなしについて
講演者
山本 祐也