材料工学向け予測AI

クライアントは様々な配合組成と製造条件における材料特性を予測するデータ駆動プラットフォームが必要でした。従来のテストは低速、高コスト、物理試験に依存していました。シナリオをシミュレーション、事前に配合を検証、生産前の一貫したパフォーマンスを保証する予測ソリューションが必要でした。

課題

• 各材料配合の検証前に数週間のラボテストが必要だった
• 物理試験は高コストで、探索可能な組成数が制限されていた
• 製造条件の変動により予測が信頼性を欠いていた
• クライアントはより迅速な配合検証サイクルを求めていた

ソリューション

• 材料配合シミュレーションと予測向けWebベースプラットフォーム
• 即時再学習能力を備えた自動学習パイプライン
• 実世界入力データを使用した継続的AIモデル改善
• 分布比較と検証向け可視化ダッシュボード

アーキテクチャ

成果

• 物理ラボテストに代わる90-95%の予測精度を実現
• シミュレーションにより材料テストサイクルを40%削減
• 配合から生産までの製造検証を30%高速化
• プラットフォームにより新材料組成の迅速な探索が可能に

技術スタック

• 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