評価対象サンプルは常に様々な組成の混合物です。機器分析の解析技術と計算科学を融合させた評価により、課題解決に貢献します！
目的・背景
- ● KRIが得意分野としてきた材料研究者が取り組む分析手段の選定・分析実施・解析に加えて、計算科学アプローチで解決の糸口を掴みます。
- ● 異なる特性を与えるが、同じようにみえる分析結果に潜む違いを人工知能（AI）・機械学習を駆使して解析に取り組みます。
- ● これまでにない材料開発のアプローチを予測します。
本技術の特徴
１．多成分混合物の分離定量・未知成分の分離
２．入力データ
３．計算機シミュレーション
- •多次元データを機械学習的手法で個別の成分へ分離します。
- •未知成分の発見、解析が期待できます。
２．入力データ
- •個々の事例に応じて適した分析手法・解析手法を選定してご提案します。
３．計算機シミュレーション
- •実験と計算機シミュレーションによるスペクトル予測などを組み合わせることも可能です。
ＫＲＩからのご提案/期待される成果など
- ●似通った分析結果にもかかわらず、特性が異なる際の原因解明。
- ●トラブル解決： 未知成分の検出・解析。
- ●新規材料開発のための物性予測（MI）。
- ●事例に応じて、アプローチをご提案。