【データシート】BIOVIA PIPELINE PILOTでの 分析と機械学習

『BIOVIA PIPELINE PILOT』は、複数の学問領域を連携させて複雑な系を理解し、分子の挙動から生産プロセスの最適化に至るまで、あらゆる事実を
解明することができます。

当製品は、モデルの構築、検証、展開用の堅牢なフレームワークが基盤となっています。

また、数値、化学構造式、配列、テキスト、画像などさまざまなデータを
処理するためのアルゴリズムが設計されています。

【特長】
■モデルの構築、検証、展開用の堅牢なフレームワークが基盤
■分野に特化したカスタム分析を実行できる
■インタラクティブな表示により、モデルの結果が理解しやすい
■予測実行時の成功確率が向上
■簡単に再利用、共有、展開できる

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

BIOVIA Pipeline Pilot は、視覚的にデータ処理のワークフローを組めるアプリケーションです。研究現場で生じるデータ処理手順を標準化し、重複作業を省き、生産性の向上や定型作業の自動化をすることができます。

BIOVIA PipelinePilotを使用すると、次のことが実現できます。
• 実験データ処理のワークフローの把握
• 処理プロセスや手段にコメントを追加
• 直感的なグラフィカル・プログラミングによって研究者の研究効率を向上
• データ処理の定型作業を自動化し、共有
• 研究所全体で、プロの手法や知見を活用  （詳細を見る）

石油化学業界の大手グローバル企業様が「BIOVIA Pipeline Pilot」を
導入した事例をご紹介します。

同社の課題は、既存のナレッジ・リソースの集約には時間がかかり、チームが
同僚の専門知識を活用することができなかったこと。

また、連携していない無数のシステムを接続するために、同社のR&Dチームは、
さまざまな多数のユーザーがアクセスできるフレキシブルで化学分野に特化した
ツールを必要としていました。

【ソリューション】
■BIOVIA Pipeline Pilotによって複雑かつ大量の科学情報をデジタルに接続する

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

BIOVIAは製薬、化学、材料分野の現場に特化したサイエンス・データ・マネジメント環境を提供しています。

「マテリアルズ・インフォマティクス(MI)」では、材料開発の現場従来の「経験」を中心とした開発から「データ」を中心としたアプローチへの転換を実現します。研究所の現場でデジタル化を推進することにより、材料開発の "順 "の方向（入力された材料に対して特性が計算される）を加速することは出来ますが、MIの目指す理想的なソリューションは "逆 "の方向（望ましい特性に対して材料を発見する）を実現することです。この理想的な形を実現するには、自動運転や検索エンジンなどの他のAI分野とは異なり、しばしばまばらで高次元の、偏った、ノイズの多いデータを扱うノウハウが必要になります。

BIOVIAはこの課題に対して、PC上で保存されて活用しづらい「非構造化データ」とデータベース上にある「構造化データ」をデジタル上で統合して処理するソリューションと高スループットのシミュレーション技術を組み合わせた、独自のソリューションについてご紹介します。
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製薬、化学、材料分野の研究・開発部門の現場では、競合他社よりも早く新たな製品・材料を効率良く開発することが必須です。ダッソー・システムズのBIOVIAは、AIと機械学習のためのツールを使用することで、この課題を解決するヒントをご紹介します。
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【セミナーでご紹介の製品】

・BIOVIA Notebook
オンプレミスまたはクラウドで知的財産保護とコラボレーションを可能にする、展開と使用の容易な電子実験ノート ソリューション。

・BIOVIA Pipeline Pilot
データ・サイエンス・ソリューションを作成し、幅広く利用できるようにするための機能を提供。

・Registration
自社合成化合物やバッチのデータベースの作成、管理、検索が可能な、柔軟かつ豊富な機能を備えたすぐに使用できるソリューション。

・Scientific Intelligence
人/場所/データをつなげて、情報を迅速に集約および視覚化し、解釈と探索が簡単に実行できるソリューション。

・CISPRO
複数の拠点に数多くの従業員と多様な施設を抱える大企業に対して、既存のワークフローを活用しながら化学物質在庫管理プロセスを合理化できる、完全かつ持続可能なソリューションを提供。  （詳細を見る）

BIOVIA マテリアル・サイエンスオンラインセミナーシリーズ第1回目となる今回は、「新素材を生み出す研究開発のためのマテリアルズ・インフォマティクス」をご紹介します。

マテリアルズ・インフォマティクスでは、材料開発の現場従来の「経験」を中心とした開発から「データ」を中心としたアプローチへの転換を実現します。研究所の現場でデジタル化を推進することにより、材料開発の"順"の方向（入力された材料に対して特性が計算される）を加速することは出来ますが、MIの目指す理想的なソリューションは"逆"の方向（望ましい特性に対して材料を発見する）を実現することです。この理想的な形を実現するには、自動運転や検索エンジンなどの他のAI分野とは異なり、しばしばまばらで高次元の、偏った、ノイズの多いデータを扱うノウハウが必要になります。

BIOVIAはこの課題に対して、PC上で保存されて活用しづらい「非構造化データ」とデータベース上にある「構造化データ」をデジタル上で統合して処理するソリューションと高スループットのシミュレーション技術を組み合わせた、独自のソリューションについてご紹介します。
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BIOVIA マテリアル・サイエンスオンラインセミナーシリーズ第2回目では、デジタル技術を活用した開発環境で他社優位性を確保し、独自性のある材料開発をしていくために重要な「社内データ」に着目します。

従来の開発環境では、研究所で発生したデータは各研究員のPC上に保存され、活用しづらい形で保管されています。このような環境では足りないデータを公開データベースに頼らざるを得ないため、他社との差別化は出来ません。
本セミナーでは、電子実験ノートを活用して事業に貢献できるデータを収集し、予測分析（統計アルゴリズム、機械学習手法）に使えるデータセットを作るまでの流れを事例とともに紹介します。
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BIOVIA マテリアル・サイエンス オンラインセミナーシリーズ 第3回目では、収集したデータの活用に着目します。

特に材料開発では社内で収集したデータでは予測分析（統計アルゴリズム、機械学習手法）に使えるほどの量が集まらないことが頻繁にあります。

本オンラインセミナーでは、電子実験ノートのデータを公開データベースからのデータで補完し、予測分析のモデルの作成、モデルの精度確認までの一連の流れをご紹介します。
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BIOVIA マテリアル・サイエンス オンラインセミナーシリーズ 第4回目では、「社内データ」、「データ解析」に続き、「分子シミュレーション」の活用に着目します。

シミュレーションを活用することで、高精度の予測モデルの構築、実験では計測できない事象の理解、高スループットスクリーニングなど社内の新規材料開発の能力を大きく向上させることが出来ます。

本オンラインセミナーでは、分子シミュレーションの基礎から始め、事例をまじえてMIにおけるシミュレーションの役割を分かりやすく解説していきます。
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マテリアルズ・インフォマティクス (MI)を実践する上では、実験データだけでなく、分子シミュレーションを使って材料の特性を予測し、機械学習の説明変数とすることが有効です。その際、あらゆる材料に柔軟に対応し、幅広いスケールでの様々な特性を効率的に予測できることが重要となります。BIOVIAでは、ナノからメソスケールまでに対応した特性予測機能を搭載するMaterials Studioを使った、分子シミュレーションによる特性予測のワークフローをPipeline Pilotを使って構築し、マテリアルズ・インフォマティクスのためのデータの蓄積やハイスループットスクリーニングを自動化する技術を提供しています。

本オンラインセミナーでは、MIを実践する上で重要となる分子シミュレーション技術に焦点を当て、最近のMaterials Studioの応用事例や新技術とPipeline Pilotとの連携によるMIへの応用についてご紹介します。MIをこれから始めていくお客様に適したセミナーです。

MIにフォーカスした内容を全4回シリーズでご紹介しますので、ぜひ併せてご視聴ください。
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BIOVIAはシミュレーション、実験、データサイエンスをつなぐプラットフォームを構築しています。
本オンラインセミナーでは、シミュレーションと最適化を、専門知識が必要な特殊な活動から、何千人もの研究開発者が日常的に実施する活動に変革するための第一歩として、バーチャル製品シミュレーションに焦点を当てます。
シミュレーションの実施から実験計画法の策定まで、どのように構造化されたデータセットが作成されるのか、実例を交えてご紹介します。プロセスパラメータをバーチャルの実験に取り込み、それをシミュレーションによって検証し、さらにマテリアルズ・インフォマティクス (MI)で使用可能なモデルを作成します。材料イノベーションという目標をより迅速に実現するためには、使いやすいソフトウェア環境上で、信頼できるデータと、シームレスに接続されたデジタルツールを取り入れることが鍵となります。ぜひこの機会にご視聴ください。

MIにフォーカスした内容を全4回シリーズでご紹介しますので、ぜひ併せてご視聴ください。 （詳細を見る）

BIOVIAはシミュレーション、実験、データサイエンスをつなぐサイエンティフィック・ツールとデータ・マネジメント環境を提供しています。

マテリアルズ・インフォマティクス (MI)を実践する上では、実験データだけでなく、分子シミュレーションや機械学習を組み合わせる手法が有効であり、それらを密接に、有機的に連携させていくことで価値を最大化することができます。
しかしながら、研究開発の現場において、実験、シミュレーション、データサイエンスを連携させるためには、データを中心とした業務への転換が必要になりますが、これまでの考え方や業務の流れを変えることは容易ではありません。
本オンラインセミナーでは、シミュレーション、データサイエンスと共に欠かすことのできない、実験にもスポットライトを当て、第1回・第2回の講演内容を受けた、材料研究の計画・実験・評価・解析(DMTA) の流れの一例をご紹介します。ぜひこの機会にご視聴ください。

MIにフォーカスした内容を全4回シリーズでご紹介しますので、ぜひ併せてご視聴ください。
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BIOVIAはシミュレーション、実験、データサイエンスをつなぐサイエンティフィック・ツールとデータ・マネジメント環境をご提供
本オンラインセミナーでは、”3DEXPERIENCE Platform"でご利用いただける製品とともに、ソリューションをご紹介します。
BIOVIAはパブリッククラウドの新時代へ突入し、Materialsのポートフォリオは、以下のテーマで構成されています。

・Materials Science & Engineering：新しい材料 や配合の研究、材料 の探索や 登録
・Laboratory Informatics：ラボの生産性、コラボレーション、規制遵守の向上
・Scientific Informatics：統合されたフレームワークで科学データをナレッジに変換

本オンラインセミナーでは、これらの製品のデモンストレーションを通じ、 ビジネス課題への対応についてご紹介します。
ぜひご視聴ください。

MIにフォーカスした内容を全4回シリーズでご紹介しますので、ぜひ併せてご視聴ください。 （詳細を見る）

ダッソー・システムズのBIOVIAは、7月19日(水) にオンラインにて「配合開発環境のデジタル化で変える研究開発の未来」を開催いたします。

配合の開発において、研究・開発部門では、大量の試作・試験と社内に蓄積された経験によって、新規配合が生み出されてきました。
しかし、この方法では膨大な試作・試験により多くの時間とコストがかかってしまいます。
これに加えて昨今では高品質で、かつサステイナブルな原材料を用いた配合がこれまで以上に求められるようになり、
複数の条件を考慮した配合開発が鍵となります。

BIOVIAでは、配合から原材料、物質、工程など配合に関わる情報を一元管理することで、
コストや法規制を参照しながら配合を設計する環境を構築するソリューションを提供しています。

本セミナーでは、機械学習を用いて互いに競合する条件を最適化 (多目的最適化) する手法を配合開発に取り入れることにより、
全く新しい配合開発の手法を提供できる事を、ある総合エネルギー企業の事例を交えながらご紹介します。

ぜひこの機会にご聴講ください。 （詳細を見る）

混ぜ物を扱うプロセス産業の研究開発部門は、膨大な試作・試験が必要となり、製品の市場投入までに時間とコストがかかっています。また、実験で得られたノウハウを活用するためには、配合設計と配合情報の管理も課題となります。

BIOVIAのデータサイエンスツールである "BIOVIA Pipeline Pilot" は、配合に求める複数の条件を最適化（多目的最適化・パレート最適化）するための機能を備えています。ノーコードで科学的なデータの取得から分析、出力まで同じツールで取り扱うことができるメリットに加えて、他のツールと連携して構築したシステムを社内に展開する機能性も保持しています。
本資料では、BIOVIA Pipeline Pilot の活用例として、コストを抑えながら強度の高いコンクリートの配合を機械学習を用いて検討するプロセスをご紹介します。

※詳しくはPDF資料をご覧ください。 （詳細を見る）

配合開発の現場では、社内で蓄積された経験と知識を土台に手作業で膨大な量の施策検討が行われています。しかし、この方法では膨大な試作・試験により多くの時間とコストがかかってしまいます。これに加え、高品質且つサステイナブルな原材料を用いた配合が求められるようになり、複数の条件を考慮して配合を開発する必要があるなど、配合開発は複雑化され、従来の手法は限界を迎えつつあります。
本資料では、現状の配合開発における課題を明らかにし、配合設計と配合最適化を実現するソリューションを用いることで、業務上の課題がどのように解決されるのか、さらに、これらのソリューションが担う役割と概要をご紹介します。

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マテリアル・サイエンスオンラインセミナーシリーズ2023第1回では、「アクティブラーニングによる材料探索・最適化～有機材料：エポキシ樹脂の接着強度の応用例」と題しまして、異なる種類の材料に対して、アクティブラーニングを適用した事例をご紹介します。

BIOVIAでは、目的とする特性を持つ材料の探索および配合の最適化を効率良く行うための、分子シミュレーション、実験、データサイエンスをつなぐソリューションを提供しております。
最小限の実験データから、必要に応じて分子シミュレーションも使用してデータを補完することで精度の高い学習モデルを構築し、次に実験を行うべき候補を探索し、それを繰り返して学習モデルを更新していくことで、最小の実験回数および最短の時間で目的の材料に到達することができます。このような手法をアクティブラーニングと呼びます。

本セッションでは、異なる種類の材料に対して、アクティブラーニングを適用した事例をご紹介します。

MIにフォーカスした内容を全2回シリーズでご紹介しますので、ぜひ併せてご視聴ください。
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