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データケミカルラボの特徴
特長1.
幅広い業界・領域で活用可能
材料種を問わず、ものづくりに関わる研究開発～製造まで、
一つのプラットフォームで活用できます。
代表的な活用例
20～30の実験データから目標性能に到達する可能性が高い実験条件を予測
実験条件の候補を数万単位で自動生成し最初に実験すべき条件を統計的に選定
化学構造を数値化して学習し、目標性能に到達する未知の化学構造を推定
製造工程でリアルタイムでの測定が難しい因子をセンサーデータから随時推定し運転管理
特長2.
確かな予測精度と豊富な解析機能
明治大学データ化学工学研究室の研究成果と各領域の最新知見を「Datachemical LAB」に実装し、豊富な解析機能を活用できます。
金子 弘昌
CTO ／ 明治大学理工学部 准教授
著書 4冊
企業・大学との共同研究数 30件以上
データ化学工学研究室運営
データ化学工学研究室の共同研究先
住友化学、積水化学工業、東芝、パナソニック、フルヤ金属、理化学研究所、東京大学、京都大学、大阪大学、聖マリアンナ医科大学 等
Datachemical LABは高精度であることに加え、
『前処理⇒モデル構築⇒予測』の各ステップで豊富な解析機能を揃えています
富士フイルム和光純薬 試薬DBの機能詳細はこちら
特長3.
技術習得できる教育サポートシステム
データサイエンス初学者でも習得・実践できるよう、サポートサイトや操作ガイド機能、
弊社メンバーのサポートなど豊富に提供しています。
活用動画事例
CTO金子が説明しております。Datachemical LABの全ての機能を網羅しており、各機能の目的や操作方法を理解することができます。
チュートリアル画面
実際の解析を想定したシナリオを10個以上準備しています。全てのシナリオの最初から最後まで、操作内容と操作箇所をガイドするため、迷うことなく実践し操作の流れを理解することができます。
【年間利用ユーザー限定】教育パッケージを無償提供
当社提供のサンプルデータの範囲内で、チュートリアルやDatachemical LABの全ての機能を自由に操作しながらデータ解析の流れを学ぶことができます。社内で任意のメンバーにアカウントを割り当てることができ、進捗管理も可能です。
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