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「高機能素材Week@インテックス大阪」特別講演登壇のお知らせ
PR材料開発に貢献する高速分子シミュレーションと機械学習の融合技術について…
最近、様々な分野でDXへの関心が高まっており、 新材料の研究開発においても機械学習を活用する取り組みが進んでいます。 しかし、機械学習に必要な大量の実験データを集めるのは容易ではありません。 また、材料内の現象をさらに正確に解析したいというニーズも存在します。 シュレーディンガーでは、この課題に対応するために、 原子レベルのシミュレーションと機械学習を融合した技術を開発しています...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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コンベヤの早期トラブル防止! 故障発生条件のデータ化により予兆を知…
振動や温度、音や匂い、各種画像などの専用センサーを設置し、膨大なデータを半永久的に収集。 集まった多変量データによって品質・予知等の管理が可能になります。 事前予測が可能になれば、想定外のシステム停止や重大な損傷が出る前に対処でき、稼働率向上や 交換部品削減を図れます。 また、故障予兆をデータ化することで、トラブル防止の高い技術・知見を持つ技術者の勘や経験を代替えすることができます。 ....
メーカー・取り扱い企業: 株式会社ハシモト
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