
素材・化学
化学・樹脂・鉄鋼・非鉄・ガラス・セラミックスに対するAI実装力
概要
素材・化学産業は、カーボンニュートラルへの対応とエネルギーコストの高止まりにより、事業構造そのものの転換を迫られています。鉄鋼における電炉シフトや化学における原燃料転換は、長年蓄積した操業ノウハウが通用しない新プロセスの立ち上げを意味し、同時に熟練オペレーターの大量退職が経験に頼る操業の限界を突きつけています。
研究開発においても、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)の普及により、実験の試行回数で競う時代からデータで探索空間を絞り込む時代へと競争のルールが変わりました。HI3はMIによる材料開発支援からプロセス条件最適化・予兆検知まで、研究所と工場の両方に入り込み、開発から量産までを貫くAIを実装します。

活用事例
素材・化学の現場でHI3のAIが活用されている代表的な場面をご紹介します。
MIによる配合・組成探索
配合・組成・プロセス条件の組み合わせは天文学的で、全てを実験で検証することは不可能です。HI3の工程条件最適化モジュールは、過去の配合データと物性評価を学習した物性予測モデルとベイズ最適化による実験計画で、少ない実験回数で目標物性に到達させます。
実験データや研究報告書は知識構造化モジュールで資産化し、類似グレードの検索・流用判断や開発経緯の参照を、研究員の誰もが行える状態にします。







