今日の材料科学および化学業界における研究開発
素材や化学業界における成功は、これまで以上に革新的な製品をいかに短期間で開発できるかにかかっています。今日、マテリアルズインフォマティクスはそれを可能にし得るソリューションとして注目を浴びています。
テリアルズインフォマティクス（MI）とは、データ駆動型戦略と高度な計算技術に基づいて材料発見と製品開発を進める最新のアプローチです。より迅速に、より安価に、より効率的に、新しい材料を開発するため、材料科学・データ科学・科学計算の要素を組み合わせています。
マテリアルズインフォマティクスは新たな技術やプラットフォームの導入ということだけではありません。MIを効果的に導入することで、人、プロセス、そして技術に変革をもたらすのです。
このページでは、最新の研究開発におけるMIの特徴についてご紹介します。
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人工知能（AI）と機械学習（ML）をワークフローに組み込み、効率化とスピードアップを実現
従来の研究開発プロセスは、多くの時間とリソースを費やす試行錯誤のアプローチです。マテリアルズインフォマティクスは、AIとMLを活用したモデリングによって材料の特性や性質を予測し、コストや時間のかかる試行錯誤を減らすことができます。その結果、ワークフローが最適化され、研究プロセス全体が合理化されるため、研究開発のスケジュールや市場投入までの時間が短縮されます。
科学的専門知識と高度なデジタルスキルを併せ持つ研究者
研究開発におけるデータ駆動型アプローチが普及する中で、研究者にとってデータを競争優位性に変えるデジタルスキルは不可欠です。AIやML、データ分析を学んだ研究者は、ワークフローを刷新し、生産性を向上させることができます。高度なデジタルスキルは、データ駆動型の方法論の構築や実験計画の最適化などにおいて、従来の方法では不可能だった革新を可能にします。研究所をビジネス価値創出の中核とするためにも、企業経営者は研究者のデジタルスキル育成に投資すべきです。
材料業界をリードする出光興産が、エンソート独自のマテリアルズインフォマティクス推進プログラムを採用して、どのように研究開発チームに革新をもたらしたかをご覧ください。
研究開発に最適化された優れたデジタルツールが可能にする科学的革新
科学研究開発領域における複雑なデータやプロセスを取り扱うには、柔軟かつ適応性のあるデジタルツールが必要です。MIツールは、研究開発での使用に適応するように設計される必要があります。例えば、実験の特徴である反復や繰り返し作業、複雑な材料の特性評価データの扱い、新しい素材の探求のための科学的発見プロセスへの対応、新たな課題などにスムーズに対応できる必要があります。研究所には、必要なデータにアクセスでき、クリーンで統一されたインターフェースを備えた、セキュリティが高く、柔軟で拡張性のある研究開発プラットフォームが必要です。このようなプラットフォームを使用すれば、データの保存場所に関係なく、使い慣れたツールでデータを分析し、同僚とアセットをシームレスに共有することができます。また、最小限のITコストでカスタムMIアプリケーションを構築・展開することも可能です。
研究開発や複雑な科学データ用に構築されたクラウドネイティブ・プラットフォーム、Enthought Edgeについてご覧ください。
マテリアルズインフォマティクスを活用した研究開発の加速にご興味をお持ちでしょうか。Related Content
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