Datachemical LAB をご検討いただきありがとうございます。順調にユーザーの数も増えており、多くの方にご利用いただき嬉しい限りです。ぜひ、材料設計・分子設計・プロセス設計・プロセス管理にご活用いただければと思います。
Datachemical LAB がリリースされてから1年経ちまして、
ソフトセンサーと異常検知、欠損値補完、クラス分類、直接的逆解析、混合物の特徴量化など、いろいろな機能が追加されてきました。
機能が多くなってきまして、ユーザーの方の、データ解析・機械学習する目的や使用するデータセットによって、使う機能や解析する順番も異なってきますので、このたび、それに応じて Datachemical LAB の機能のメニューを整理しました。
新しいメニューでは、はじめに
- 材料設計
- 分子設計
- プロセス設計
の中から選択する形になります。
まず、材料設計と分子設計では、サンプル生成が異なります。材料設計では、実験条件・製造条件・プロセス条件を生成する一方で、分子設計では、化学構造を生成します。サンプル生成や、それに関連する機能を分けることで、材料設計・分子設計それぞれを行うときのメニューがシンプルになり、またデータ解析・機械学習の流れも把握しやすくなりました。
プロセス設計では、ソフトセンサーや異常検知の手法について設計します。材料設計・分子設計とは目的が異なりますので、プロセス設計を選択するとソフトセンサーと異常検知に特化したメニューになります。
このように材料設計・分子設計・プロセス設計に分けることで、それぞれにおいてデータ解析・機械学習をやりやすくなりました。さらに、材料設計・分子設計・プロセス設計それぞれのメニューが整理されたことで、次に追加する機能も搭載しやすくなり、Datachemical LAB がさらに成長していく基盤が整ったといえます。
この機会に、Datachemical LAB の利用について改めてお考えいただけますと幸いです。なお、材料設計・分子設計・プロセス設計それぞれの解析において、解説動画・デモンストレーション動画がありますので、そちらをご覧いただくと、材料設計・分子設計・プロセス設計の解析の流れについても把握しやすいと思います。ぜひ、合わせてご活用いただけますと幸いです。
以上です。
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