【マテリアルズ・インフォマティクス】Eセミナー 2022年第1回

マテリアルズ・インフォマティクスにおける分子シミュレーションの活用

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...

メーカー・取り扱い企業： ダッソー・システムズ株式会社

【新機能紹介セミナー】MATERIALS STUDIO 2021

新しい機能性材料やエネルギー材料などの研究分野へのさらなる応用のための…

Mol3とDFTB+に追加され、複数の反応経路の計算と各経路上の反応障壁の計算が可能になりました。 ■分子動力学計算モジュールのForciteがGPUに対応しました。 ■固体材料の凝固や粒成長を予測するために、PhaseField法を使った計算を行う一連のプロトコルがPipelinePilotに追加されました。 ■CASTEPや他のモジュールにも様々な新機能が含まれています。...

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AI、機械学習ツール：BIOVIA PIPELINE PILOT

科学データ分析サイクルの各段階で使用できる検証済みデータ科学ツール

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。...

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【導入事例】BIOVIA Pipeline Pilot

IT部門の開発コストを40％削減！大手グローバル企業の導入ソリューショ…

【結果】 ■IT部門の開発コストを40％削減 ■研究者が必要なデータを集約するための時間と労力を削減 ■モデル予測の確実性を向上 ■サイクル時間を短縮し、成功の可能性が向上 ※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。...

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【マテリアルズ・インフォマティクス】Eセミナーシリーズ第3回

マテリアルズ・インフォマティクス：定型化した実験データを使った最適配合…

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...

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【マテリアルズ・インフォマティクス】Eセミナーシリーズ第2回

マテリアルズ・インフォマティクス：データ基盤の構築

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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【マテリアルズ・インフォマティクス】Eセミナーシリーズ第4回

マテリアルズ・インフォマティクス：希望する特性に基づいた新材料のスクリ…

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...

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