マテリアルズ・インフォマティクス(MI)活用のための専門知識やスキルを持った人材が不足している
分析成果を共有するためのシステムや解析プログラムの実行環境など、分析成果の組織的な活用に障壁がある
多量のデータ、多変数からより良い実験条件を簡単・迅速に考案できるGUIのデータ分析環境をご提供します。
新たな環境構築の手間なく、分析の成果や分析用コードを自社ユーザー間で共有することが可能です。組織的なMI活用に貢献します。
名称 | 概要 |
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順解析 | 実験条件から結果を予測する機能 実績のある複数の機械学習アルゴリズムから選択できます。また、お客さまが独自に開発したアルゴリズムも選択できます。 |
逆解析 | 目標値を達成するための変数を満たす実験条件を予測する機能 目標とする実験結果を設定することで、予測モデルから推定される実験条件を出力します。各変数の探索範囲の設定やベイズ最適化や数理最適化で複数のアルゴリズムの選択が可能です。 |
分析結果の可視化機能 | 分析結果を図解し表示する機能 プロットカラーやプロットサイズを変更できる散布図により、分析結果をより分かりやすく表示することができます。 |
プログラミング | クラウドのPython実行環境 データサイエンティストが作成したPythonコードを社内展開するためのプラットフォームとして利用することができます。 |
画像分析機能 | 観察した画像の品質ランクを予測する画像分類機能や、繊維の観察画像に特化した解析機能など、作製したサンプルの観察画像に対して評価を行うことができます。 |
日立の「材料開発ソリューション」は、お客さまのフェーズや抱える課題に応じた最適な導入により、材料開発全体をサポート。時代とともに変化するお客さまのニーズに合わせた、効率的なデータ活用を実現します。