• 【動画事例】Pipeline Pilotの機能紹介と解析事例 製品画像

    【動画事例】Pipeline Pilotの機能紹介と解析事例

    膨大なデータ処理や煩雑な解析に必要不可欠な強力ツール

    当動画では、『Pipeline Pilot』の機能と解析事例をご紹介いたします。 Pipeline Pilotは、大量なデータ処理や解析、作業の自動化や ワークフローの可視化を実現するツールです。 【内容】 ・なぜPipeline Pilotが必要なのか ・Pipeline Pilotの機能と特徴 ・Pipeline Pilotを用いた機械学習による解析例 ※ご質問や不明...

    メーカー・取り扱い企業: 株式会社ウェーブフロント 本社

  • 【Pipeline Pilot】多目的変数問題についての事例  製品画像

    Pipeline Pilot】多目的変数問題についての事例

    Pipeline Pilotを用いた場合における多目的変数問題について…

    当資料では、Pipeline Pilotを用いた場合の多目的変数問題 についての事例をご紹介しております。 「分子構造によるクラスタリング」をはじめ、「多目的変数への アプローチの概要」、「多目的最適化の例で扱ったデータ」などを掲載。 Pipeline Pilotは、多種多様な機能を用いて、さまざまな処理を可能にする ツールで、簡潔なGUIによるデータ処理の簡潔化、効率化を実現し...

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  • 【資料】“Pipeline Pilot”の解析事例のご紹介 製品画像

    【資料】“Pipeline Pilot”の解析事例のご紹介

    「金属の輸送特性計算」をはじめ、「ガラス転移温度を求めるシュミレーショ…

    当資料では、『Pipeline Pilot』の解析事例をご紹介しております。 「金属の輸送特性計算」をはじめ、「ガラス転移温度を求めるシュミ レーション」、「解析データの整理とクラスタリング」などを掲載。 Pipeline Pilotは、大量なデータ処理や解析、作業の自動化や ワークフローの可視化を実現するツールです。 【掲載内容(抜粋)】 ■金属の輸送特性計算 ■ガラス...

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  • ベイズ最適化の実現に強力なツール『Pipeline Pilot』 製品画像

    ベイズ最適化の実現に強力なツール『Pipeline Pilot』

    様々なデータの有効活用を可能にする最強ツール、機械学習など実施可能でベ…

    PipelinePilotはデータを高速に処理できる強力なデータサイエンスプラットフォームです。文字や数値データをはじめ、画像や化学構造、遺伝子配列など複雑なデータ形式をも扱うことができます。自動車、航空宇宙、エネルギー、石油、医薬品、バイオテクノロジーなど様々な業界の異なるニーズに応えます。 【特長】 ◆プログラミングの知識無くても簡単にデータ処理フローを作成 ◆組み込まれた検証技術を...

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  • 【資料】Liイオン充電池のサイクル寿命予測についての報告 製品画像

    【資料】Liイオン充電池のサイクル寿命予測についての報告

    ワークフローの可視化を実現するツールを使用したサイクル寿命予測について…

    当資料では、Pipeline Pilotを用いて機械学習をした場合における Liイオン充電池のサイクル寿命予測についての報告を掲載しております。 「背景」、「流れ」、「結果」、「考察」をそれぞれご紹介。 Pipeline Pilotは、大量なデータ処理や解析、作業の自動化や ワークフローの可視化を実現するツールです。 【掲載内容】 ■背景:(1)Liイオン充電池とそのサイク...

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  • 実験データのペーパーレス化ツールBIOVIA Notebook 製品画像

    実験データのペーパーレス化ツールBIOVIA Notebook

    【簡単導入!】シンプルな画面構成で直観的に操作ができる実験データのペー…

    実験データのペーパーレス化ツール『 BIOVIA Notebook 』は簡単に導入・運用できる電子実験ノートです。 技術開発部門,研究部門でのDX推進加速に最適なツールで 業種とわず"実験"をされている全てのお客様にご利用頂けます。 過去には数億円規模でのコストダウンや4,000ユーザの運用でも専任不要の実績がございます。 また BIOVIA Notebook付随の「Pipelin...

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  • 【事例紹介】コーティング材料メーカー様MIでの機械学習事例 製品画像

    【事例紹介】コーティング材料メーカー様MIでの機械学習事例

    Pipeline Pilot』を利用した機械学習の活用事例を紹介しま…

    今回は、特性値を予測することで最適な実験条件の傾向を掴むことを目的としました。 <背景> 従来から現代にかけて、どの分野に関わらずより良い特性値をもつ材料を開発することは重要な業務であり、かつ重要な課題でもあります。 また、材料の特性値は様々な要因によって左右されてしまうため材料開発の効率化も求められています。 例えば、材料開発時に使用された素材や反応時間、そして温度、ヒステリシスのよう...

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  • 【資料】ベイズ最適化 製品画像

    【資料】ベイズ最適化

    全体の形が未知の関数や微分ができない関数の最大値・最小値を探索的に求め…

    『ベイズ最適化』とは、全体の形が未知の関数や微分ができない関数の 最大値または最小値を、関数の形を推定しながら探索的に求める手法です。 未知の評価にとても時間やコストがかかるような状況で、いかに少ない 評価回数で好適な値を探せるかがポイントです。 当資料ではこの他に「FA分野での活用事例」や「システム連携・幅広い提案」 「Pipeline Pilotの製品概要」などを掲載しており...

    メーカー・取り扱い企業: 株式会社ウェーブフロント 本社

  • 【事例】Materials Studio   有機分子の物性予測 製品画像

    【事例】Materials Studio 有機分子の物性予測

    【事例】Materials Studio 機械学習を有機分子に適用 …

    ◇Materials Studio マテリアル・インフォマティクス(MI)を有機分子の物性予測へ適用した事例 ・「Materials Studio」「Pipeline Pilot」ツールを活用して 有機分子の脂溶性と水溶性を推定する事例を紹介しましす。 【製品特長】 ■「マテリアルズインフォマティクス」にも最適 ■材料開発を効率化するシュミレーションソフト  業界分野を問わず...

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