マテリアルズインフォマティクス推進プログラム
イノベーションドリブンの組織がデジタルR&D機能を組織内で構築できるよう、支援を行います。これにより、ラボ内で良質かつ迅速な意思決定を行い、革新的な新製品を市場に短期間で投入できるようになります。
材料・化学イノベーションの課題
最先端の材料や化学薬品を合成、配合、加工、統合して製品を生み出す企業は、高まるイノベーションのプレッシャーに直面していると同時に、ビジネスチャンスを与えられています。 Historically high-margin specialty products are becoming more commoditized, and the race is on for companies to differentiate themselves in existing markets and establish a leading presence in new emerging markets.
業界の成功は、これまでに以上に、革新的な材料と化学薬品を継続的に開発し、これを活用する能力によって左右されるようになっています。
未来のラボをいますぐ構築
ビジネスリーダーやR&Dリーダーはどちらも、データサイエンスの最新のツールや手法を、イノベーションニーズに対するソリューションの一部としてイメージしています。しかし、大部分の組織では、データドリブンなプロジェクトの発案、管理、実施に必要となる、適切な専門知識とデジタルスキルを併せ持ったR&Dスタッフが不足しています。
企業は成功を見出すため、材料・化学とデータサイエンスの融合であるマテリアルズインフォマティクス（MI）に積極的に投資しています。
マテリアルズインフォマティクス推進プログラム
Enthoughtは20年以上にわたって、強力な科学ソフトウェアソリューションを開発してきており、イノベーションドリブンの組織がデジタルR&D機能を開発するのを支援しています。こうした支援の目的は、ラボ内での良質かつ迅速な意思決定を実現し、新しい革新的製品をかつてないほど短期間に市場投入できるようにすることです。
Enthought独自の Materials Informatics Acceleration Program を通じて、トレーニングとMIの専門家からなる世界クラスのチームが、社内の科学者やエンジニアと協力して、科学的なPythonエコシステムの豊富なツールを活用し、カスタマイズされた科学的なソフトウェアソリューションを開発しています。
チームと組織の能力を高める
Enthoughtのガイド付きパートナーシップによって企業が実現できること
- MI 機能を組織内で開発し、組織の実際の課題に取り組むこと
- 迅速な価値創造に着手するためのMIソリューションを作り上げること
- 将来のデジタル研究開発リーダーを発掘・育成
- 実践コミュニティを構築し、広範囲にわたるデジタルカルチャー変革を起こすこと
Enthoughtの科学者やデベロッパーとパートナーを組むこと
MI 推進プログラムの3つの主要コンポーネント
- ディスカバリー : 実際の課題に対する新たなソリューションを探求するとともに、実価値の創出につながる対応可能な問題に労力を集中
- クラスルームトレーニング : 実際問題をより迅速に解決するための、厳選されたPythonトレーニングコース、機械学習トレーニングコース、MIトレーニングコース
- 実習プロジェクト : EnthoughtのMIエキスパートと協力し、実際問題に対するソリューションを迅速に開発
各コンポーネントの詳細については、当社にお問い合わせください。
MI 推進プログラムを通じてチームが実現できること
- データドリブンの実験レコメンデーションツールを作成することによって、複雑な合成、配合、加工、選択の作業を迅速に最適化できるため、無駄な実験を削減し、設計目標に短期間で到達できる
- 生データ（スペクトル、イメージ、分布曲線など）のデータ分析パイプラインを自動化することによって、人間によるバイアスを抑制し、実験的なイテレーションや計算のイテレーションを加速させることができる
- クリティカルなパフォーマンスメトリクスを予測するのに必要となるさまざまなデータソースのコストと価値を定量化することによって、データ収集と自動化に関する将来の取り組みの優先順位を付けることができる
- スパースなデータセットを物理学ベースのシミュレーションやオープンデータによって拡充することで、既存のデータや専門知識を最大限活用できる
エンソートのMIエキスパートの紹介
エンソートのマティリアルインフォマーティクスのチームは幅広い経験ある：Graph Neural Networks, Bayesian Optimization, Deep Learning, GAN, NLP, Open Data, MD, DFT, Multi-scale Modeling, Electrochemical Simulation, Mathematical Modeling, Molecular Representation, Cloud, Databases, Data Pipelines, Data Ops, ML Ops, Web and Desktop UIs.
Michael Heiber
Materials Informatics Manager
Osman Mamun
Scientific Software Developer
Shohei Ogawa
Scientific Software Developer
Nathan Wilson
Scientific Software Developer
Yifeng Wu
Scientific Software DeveloperR&Dチームに投資すべきタイミングが到来