Datachemical LAB のメニューが新しくなり、さらに使いやすくなりました!

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、

化学・化学工学分野におけるデータ解析・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」
化学・化学工学分野におけるデータ解析・機械学習が、プログラミングなしでできるクラウドサービス「Datachemical LAB」を開発し、提供を開始しましたので、ご案内します。プレスリリースは以下をご覧ください。 Datachemical ...
Datachemical LAB は他のソフトウェアと何が違うのか?~9つの大きなポイント~
いつも Datachemical LAB をご利用いただきありがとうございます。 Datachemical LAB の利用を検討するとき、他のデータ解析・機械学習のソフトウェアと何が違うのか、気になる方もいらっしゃると思います。Datach...
Datachemical LABによって研究者やエンジニアが実験や製造に集中できるようになった
ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスが一般的に行われるようになってきました。これまで蓄積されたデータを用いたり、これから得るためのデータをうまく活用したりして、データ解析・機械学習によって構築し...

 

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。

質問やコメントなどありましたら、twitter, facebook, メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。

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