データ駆動型アプローチから高効率に新材料の候補を提案可能です
概要
有機材料に限っても、存在し得る化合物構造の組み合わせは膨大であり、従来の特性を超える新材料 の多くは未知の状態にあるといえます。このような膨大な組み合わせから有効な特性を持つ新材料の 探索には、機械学習を用いたアプローチが適しています。本資料では、実際に課題の設定から達成ま で、インフォマティクスを活用した事例を紹介します。化合物データセット、目的の特性をお客様の課題に 合わせて設定することにより、同様のアプローチでインフォマティクスによる化合物探索が実施可能です。
データ
