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マテリアルズ・インフォマティクス機械学習などの情報処理技術を活用して材料開発を行う「マテリアルズ・インフォマティクス」を支援する、プラットフォームや、解析・開発ソリューションを提供します。

ナノシミュレーション主導型MIプラットフォーム

近年、機械学習などの情報処理技術を活用して材料開発を行う「マテリアルズ・インフォマティクス(MI)」が注目されています。データドリブンな手法であるMIの導入にあたっては、品質の良いデータを効率的に収集・活用することが課題となります。弊社ではこの課題に対するソリューションとして、計算データを効率的に生成・管理・活用するための基盤となる、ナノシミュレーション主導型のMIプラットフォームを提供します。本プラットフォームは弊社が取り扱う種々のプロダクトを統合したクラウドシステムです。

図 CTC ナノシミュレーション主導型MIプラットフォームの概要図 図 CTC ナノシミュレーション主導型MIプラットフォームの概要図

データ生成

材料特性の多くは、材料のナノスケールの現象に起因します。そのため、MIにおける学習データとしてナノシミュレーションデータがよく利用されます。弊社が取り扱うクラウドサービスを活用することで、たとえ計算サーバを貴社で保有していない場合であっても“必要なときに・必要なだけ”ナノシミュレーションデータを収集することが可能となります。

Azure CycleCloud クラウドHPCクラスター管理

Azure CycleCloud
クラウドHPCクラスター管理

Exabyte.io クラウド材料設計プラットフォーム

Exabyte.io
クラウド材料設計
プラットフォーム

NanoLabo ナノ材料解析統合GUI

NanoLabo
ナノ材料解析統合GUI

データベース

生成されたデータを効率的に活用するためには、個々人が生成したデータをデータベース化して管理することが重要です。弊社ではナノシミュレーションデータを管理するアプリケーションであるioChem-BDを採用しています。ioChem-BDを利用することで、データの蓄積・閲覧・抽出にかかる作業が大幅に削減されます。

ioChem-BD
 
 

データ分析

MIは機械学習の学習データとして、上記の計算データや、実験データを利用することで実施します。本プラットフォームはMicrosoft社が提供するAzure Machine Learningと連携することで機械学習の実施が可能です。Azure Machine Learningの機能を利用することで、ノンコードで機械学習を行うことも可能です。

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning

 
 

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〒105-6950
東京都港区虎ノ門4-1-1
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EMAILmi-solution@ctc-g.co.jp