帝人

新素材開発には膨大な実験と試行錯誤が必要であり、開発期間の短縮が競争力の鍵だった。また社内に蓄積された特許文書や実験データの活用が十分にできていなかった。

マテリアルズインフォマティクスに注力し、蓄積されたシミュレーションデータと実験データをAIで分析するサイバーフィジカルシステムを構築。特許文書からの材料データ・図の自動抽出や、電子顕微鏡画像からの形態学的指標の抽出にもAIを活用。R&Dポータルサイトで部門横断的な情報可視化も実現。

マテリアルズインフォマティクスの成功には、データの質と量の確保が不可欠。特許文書や実験データからのAI自動抽出が、データ基盤構築の効率化に貢献する。