AI
近年、計測装置の性能が上がり、データが大容量化したことにより、人の手ではその中から有益な情報を取り出すことが難しくなっています。
AI を活用することで、データの中に潜む規則性から、特徴的な情報を浮かび上がらせることができます。
測定原理に基づく計測データ補正技術
高度な前処理技術により高精度な画像解析を行います。
統計的手法による画像解析事例
分析の目的に合わせた計算モデルを作成し、データの特性を評価します。
リチウムイオン二次電池の構造評価
正極材粒子のクラックや、イオン伝導経路を定量評価することで材料開発に活用できます。
データ駆動型の研究開発支援
パラメータの設計から実験条件の提案まで、総合的に実験計画をサポートします。
小角X線散乱法による形状評価の高速化
機械学習を用いて、時間的コストが高い構造パラメータ探索を効率化します。
繊維材料の解析
繊維の特徴を定量評価することで、材料特性の考察を可能にします。
NMRとMDによる水素結合部位の解析
機器分析とデータサイエンスの組み合わせで、分子間相互作用の知見を獲得できます。
乳酸菌の生育状態評価
AI で乳酸菌を抽出することで、細胞分裂状態を統計的に評価可能です。
AI×機器分析による異常評価事例
AI の異常検知精度/ 処理能力を活かし、異常の本質を科学的に究明します。
シミュレーション
実験が困難な物理・化学的な現象をコンピュータ上で再現し、その振る舞いを調べます。
これにより、計測結果に対して理解を高めることができます。
トンネル磁気抵抗効果を示すFe/MgO/Fe接合系の理論計算
トンネル磁気抵抗効果を示すFe/MgO/Fe接合構造において、第一原理計算を用いて、TMR 比等の物性パラメータを計算した。
