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実験・製造データ解析のAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」にてスペクトルデータ処理機能をリリース
[23/11/03]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
データケミカル株式会社（代表取締役：吉丸昌吾、本社：東京都渋谷区）は、展開する実験・製造データ解析のAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB（データケミカルラボ）」にスペクトルデータの処理機能を2023年10月31日よりリリースいたします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/99918/13/resize/d99918-13-2ba065b634632fab112d-0.png ]
○材料開発でのスペクトルデータ解析の課題
金属やゴム、薬品などの材料分野での研究開発の現場においては、赤外分光装置やX線回折装置などの分析装置を用い、様々な種類のスペクトルデータを取得し、材料の組成、物性や性状の解析が行われています。しかし従来スペクトルデータの解析は熟練の技術者の目視で行われスキルを要し、またこれまでの知見や経験にない重要な因子に気づかないこともあります。そこでAI・機械学習を活用して、既存の材料のスペクトルデータを学習し、新たなスペクトルデータでの材料の組成、物性や性状を推定することが考えられますが、スペクトルデータに含まれるノイズやベースラインのずれを誤って学習し信頼性のある結果が得られないことがあります。
○新機能により効率的なスペクトルデータ解析で材料開発を促進
実験・製造データ解析のAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」では、研究開発現場の技術者がプログラミングなしに様々な技術テーマで容易に機械学習を活用し、材料開発を促進できます。
<新機能の特長>
スペクトルデータのノイズ低減とベースライン補正を一括で行う
スペクトルの重要な情報を的確に抽出する
今回の新機能では、SG(Savitzky-Golay)法と呼ばれる手法を用いて、機械学習に適した形でスペクトルデータの処理を行うことができます。分析装置から出力されるスペクトルの数値データをクラウドに読み込んだ後、従来個別の処理が必要であった、スペクトルデータのノイズ低減とベースライン補正を一つの操作で行い、さらにはピーク以外にも強度や吸光度の極大値といった重要な情報も的確に抽出できます。
処理後のスペクトルデータをもとに、Datachemical LAB内の特徴量選択機能を用いて、重要なスペクトル領域のデータのみに絞り、機械学習を行い、これまで属人的だったスペクトルデータ解析を効率的に行うことができます。
[画像2: https://prtimes.jp/i/99918/13/resize/d99918-13-cd2e1daead8e6277218b-1.png ]
図1 SG法処理前のスペクトルデータ
[画像3: https://prtimes.jp/i/99918/13/resize/d99918-13-d279d63471d20da6ccb3-2.png ]
図2 SG法処理後のスペクトルデータ
[画像4: https://prtimes.jp/i/99918/13/resize/d99918-13-2f100d51541ac183f6b6-3.png ]
図3 SG法処理前後でのスペクトル図が出力
【Datachemical LABについて】
弊社CTO金子弘昌（明治大学准教授）が運営するデータ化学工学研究室の知見をもとに開発された、あらゆる開発・製造現場で有用なデータ解析・機械学習プログラムを容易な操作で扱うことが出来るクラウドサービスです。
＜サービスの特長＞
・活用領域が幅広く、ラボでの実験から量産化までトータルの効率化が図れます。
・少量の実験データでも手順を踏むことで高い予測精度を実現し、短期間で開発目標到達に導けます。
・シンプルな操作画面でプログラミングなしに実行でき、初学者が犯しがちな解析ミスを防げます。
Datachemical LABサービスサイト：https://www.datachemicallab.com/
【会社概要】
会社名：データケミカル株式会社
所在地：東京都渋谷区神宮前6丁目23-4 桑野ビル2階
設立 ：2021年10月
[画像5: https://prtimes.jp/i/99918/13/resize/d99918-13-9f3a1ef2b924ac14562a-4.png ]
代表取締役：吉丸 昌吾
2010年宮崎大学大学院修了（化学工学専攻）後、綜研化学(株)にて高分子材料開発に従事。一時留学し、2017年カリフォルニア大学サンディエゴ校にてMBA取得。帰国後綜研化学(株)にて海外事業開発・国内営業に従事。2019年社内DX推進時に金子と出会い、2021年当社設立、代表取締役就任。
[画像6: https://prtimes.jp/i/99918/13/resize/d99918-13-0b9389cf8b7602a38e04-5.png ]
取締役CTO：金子 弘昌
2011年東京大学大学院博士課程修了（化学システム工学専攻）後、東京大学大学院工学系研究科助教を経て、2017年明治大学理工学部応用化学科専任講師としてデータ化学工学研究室(金子研究室)を運営。2020年より准教授。2021年当社設立、取締役CTO就任。
広島大学大学院先進理工系科学研究科客員准教授、大阪大学太陽エネルギー化学研究センター招聘准教授、理化学研究所客員主幹研究員、京都大学大学院理学研究科研究員(非常勤)を兼任。
会社サイト：https://www.datachemical.com/
事業内容：化学・工学分野を専門としたAIクラウドサービスの提供
上記に付随したコンサルティングサービス
本リリース、サービスに関するお問合せ先：
E-Mail：info@datachemical.com TEL：03-6778-2045
[画像1: https://prtimes.jp/i/99918/13/resize/d99918-13-2ba065b634632fab112d-0.png ]
○材料開発でのスペクトルデータ解析の課題
金属やゴム、薬品などの材料分野での研究開発の現場においては、赤外分光装置やX線回折装置などの分析装置を用い、様々な種類のスペクトルデータを取得し、材料の組成、物性や性状の解析が行われています。しかし従来スペクトルデータの解析は熟練の技術者の目視で行われスキルを要し、またこれまでの知見や経験にない重要な因子に気づかないこともあります。そこでAI・機械学習を活用して、既存の材料のスペクトルデータを学習し、新たなスペクトルデータでの材料の組成、物性や性状を推定することが考えられますが、スペクトルデータに含まれるノイズやベースラインのずれを誤って学習し信頼性のある結果が得られないことがあります。
○新機能により効率的なスペクトルデータ解析で材料開発を促進
実験・製造データ解析のAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」では、研究開発現場の技術者がプログラミングなしに様々な技術テーマで容易に機械学習を活用し、材料開発を促進できます。
<新機能の特長>
スペクトルデータのノイズ低減とベースライン補正を一括で行う
スペクトルの重要な情報を的確に抽出する
今回の新機能では、SG(Savitzky-Golay)法と呼ばれる手法を用いて、機械学習に適した形でスペクトルデータの処理を行うことができます。分析装置から出力されるスペクトルの数値データをクラウドに読み込んだ後、従来個別の処理が必要であった、スペクトルデータのノイズ低減とベースライン補正を一つの操作で行い、さらにはピーク以外にも強度や吸光度の極大値といった重要な情報も的確に抽出できます。
処理後のスペクトルデータをもとに、Datachemical LAB内の特徴量選択機能を用いて、重要なスペクトル領域のデータのみに絞り、機械学習を行い、これまで属人的だったスペクトルデータ解析を効率的に行うことができます。
[画像2: https://prtimes.jp/i/99918/13/resize/d99918-13-cd2e1daead8e6277218b-1.png ]
図1 SG法処理前のスペクトルデータ
[画像3: https://prtimes.jp/i/99918/13/resize/d99918-13-d279d63471d20da6ccb3-2.png ]
図2 SG法処理後のスペクトルデータ
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図3 SG法処理前後でのスペクトル図が出力
【Datachemical LABについて】
弊社CTO金子弘昌（明治大学准教授）が運営するデータ化学工学研究室の知見をもとに開発された、あらゆる開発・製造現場で有用なデータ解析・機械学習プログラムを容易な操作で扱うことが出来るクラウドサービスです。
＜サービスの特長＞
・活用領域が幅広く、ラボでの実験から量産化までトータルの効率化が図れます。
・少量の実験データでも手順を踏むことで高い予測精度を実現し、短期間で開発目標到達に導けます。
・シンプルな操作画面でプログラミングなしに実行でき、初学者が犯しがちな解析ミスを防げます。
Datachemical LABサービスサイト：https://www.datachemicallab.com/
【会社概要】
会社名：データケミカル株式会社
所在地：東京都渋谷区神宮前6丁目23-4 桑野ビル2階
設立 ：2021年10月
[画像5: https://prtimes.jp/i/99918/13/resize/d99918-13-9f3a1ef2b924ac14562a-4.png ]
代表取締役：吉丸 昌吾
2010年宮崎大学大学院修了（化学工学専攻）後、綜研化学(株)にて高分子材料開発に従事。一時留学し、2017年カリフォルニア大学サンディエゴ校にてMBA取得。帰国後綜研化学(株)にて海外事業開発・国内営業に従事。2019年社内DX推進時に金子と出会い、2021年当社設立、代表取締役就任。
[画像6: https://prtimes.jp/i/99918/13/resize/d99918-13-0b9389cf8b7602a38e04-5.png ]
取締役CTO：金子 弘昌
2011年東京大学大学院博士課程修了（化学システム工学専攻）後、東京大学大学院工学系研究科助教を経て、2017年明治大学理工学部応用化学科専任講師としてデータ化学工学研究室(金子研究室)を運営。2020年より准教授。2021年当社設立、取締役CTO就任。
広島大学大学院先進理工系科学研究科客員准教授、大阪大学太陽エネルギー化学研究センター招聘准教授、理化学研究所客員主幹研究員、京都大学大学院理学研究科研究員(非常勤)を兼任。
会社サイト：https://www.datachemical.com/
事業内容：化学・工学分野を専門としたAIクラウドサービスの提供
上記に付随したコンサルティングサービス
本リリース、サービスに関するお問合せ先：
E-Mail：info@datachemical.com TEL：03-6778-2045
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