材料工学向け予測AIプラットフォーム

クライアントは、さまざまな配合比率および製造条件下における材料特性を予測するデータ駆動型プラットフォームを必要としていました。従来の試験は時間がかかり、コストが高く、物理的な試験に依存していました。生産前にシナリオをシミュレートし、配合を事前検証し、一貫したパフォーマンスを確保するための予測ソリューションが求められていました。

課題

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• 各材料配合は検証前に数週間の実験室試験を要していました
• 物理的試験のコストが高く、探索できる配合数が限られていました
• 製造条件のばらつきにより予測が不安定でした
• クライアントからより迅速な配合検証サイクルが求められていました

ソリューション

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• 材料配合シミュレーションおよび予測のためのWebベースプラットフォーム
• 即時再学習機能を備えた自動化されたモデル訓練パイプライン
• 実世界の入力データを用いたAIモデルの継続的改善
• 分布比較と検証のための可視化ダッシュボード

アーキテクチャ

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成果

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• 物理的な実験室試験を代替する90-95%の予測精度を達成
• シミュレーションにより材料試験サイクルを40%削減
• 配合から製造まで生産検証速度を30%向上
• プラットフォームにより新しい材料配合の迅速な探索が可能になりました

技術スタック

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• バックエンド: Java, Python
• フロントエンド: React
• AI/ML: scikit-learn
• インフラ: Azure