Chemicals
化学業界におけるイノベーションを再定義
AI主導のソリューションによる持続可能なイノベーション探索
化学業界は、生分解性、先進的な電池材料、持続可能なグリーンエネルギーソリューション、産業用途における炭素排出削減処理のための添加剤など、さまざまな分野で目覚ましい革新を達成してきました。化学業界は現在、自然界の分子を再結合して、ワクワクするような新しいものを発明し、既存の製品やコンポーネントの用途を洗練することに重点的に取り組んでいます(Joshua Greenbaum, Principal at Enterprise Applications Consultingのコメント引用)。しかし、市場に新しいイノベーションをこれまで以上に迅速かつ確実に提供するためには、化学業界に革命的な変化をもたらすことが急務です。マッキンゼー・アンド・カンパニーの最近の調査によると、化学プロセスにおけるイノベーションが業界最大の課題であることが判明しており、新しい化学分子や組み合わせを予測・発見するためのAIや高度な分析の活用が、発見の課題に対処するための主要なイノベーションテーマとなっています。
Certara.AI の技術でお客様をアシストします
- 新しいポリマーと添加物の設計
- 新たな組み合わせや処方の探索
- 生産効率の向上
- 物質（材料）特性を予測
- より迅速な文献検索
- 効率的な安全性試験
- 生産性向上/プロセス革新
- 有効な分子と処方をより早く開発
- 特殊素材の開発
貴社専用AIプラットフォームで探索のスピードアップ
経営幹部の73%が、他のすべてのデジタル投資よりもAIを優先しています。AIへの投資が増加し続ける中、データ収集とAIの展開を合理化する必要性は、今後の成功にとって極めて重要となります。現在のGPTは幅広いデータセットで訓練されているため、一般的な質問に効果的に答えることに優れていますが、社内利用に必要な専門知識やデータへのアクセスが不足しています。
Certara.AIは、ユーザーは生成された回答をレビュー、バリデーション、微調整することができ、信頼性の高いAI利用に必要な参照情報を提供いたします。これにより、分子研究、レポート作成、市場情報など、さまざまな産業分野のユースケースにGPTを適用可能です。
複雑な分子の探索
ある分子をさらに開発するためには、複雑な化学的、生物学的、物流的、計算上のデータを分析する必要があります。Certara.AIは、複雑なデータ型を理解する能力を提供します。創薬研究者は、平凡な計算分析や単純な研究作業に費やす時間を短縮し、本来時間をかけるべき工程に集中することができます。Certara.AIのジェネレーティブAI機能を使用することで、貴社の化合物ライブラリを基に潜在的可能性を探り、分析(分子モデリングからバーチャルスクリーニングまで)を行い、LLMの提案を科学的にバリデーションできます。AI主導のソリューションは、合成と評価のサイクル数を減らすことで、開発期間の短縮も可能にします。
AIによる研究支援
グローバルな化学製品メーカーは、2023年の目標(スコープ1と2から開始)を達成するために、排出削減という目標にも留意しなくてはなりません。これには単純な削減を超えて、材料や製品の代替策を活用する取り組みが必要です。望ましい成果を達成するためには、新しい材料や、効率的に相互作用し、より低いエネルギーコストと排出量で望ましい成果を生み出し、意図した用途での性能を発揮する分子を発明する技術も必要です。サターラのAI主導型ソリューションは、モデリングデータの解釈、有効なリードの特定、評価、最適化、成分レシピプロセスの統合による製剤化の低コスト化など、探索プロセスの最適化と迅速化を実現します。
分析と精度 – 予測精度の向上
化学メーカーのワークフローでは、分子や配合から製造、サプライチェーン、材料の故障に至るまで、さまざまな分野で予測が行われています。AI主導のソリューションやテクノロジーは、業界固有のAI基盤とモデルにより、より優れた特性予測分析を実現できるため効果的です。
AIを活用した予測分析により、反応プロセスにおける結果の理解と予測が可能になります。膨大な数のデータセットを綿密に調査することで、AIは反応経路を正確かつ迅速に予測または識別することができます。AIモデルとアルゴリズムは、さまざまな化学反応を予測し、出発物質のメニューから選択し、化学的入力の選択と、所定の化学的および物理的入力の反応性を決定できる基盤となります。AI主導のソリューションを使用することで、膨大な数の選択肢と組み合わせを検討し、予測を最適化し、持続的に市場に材料を開発することができます。
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化学業界向け・サターラのAIソリューションのメリットをデモを通してご確認いただけます。
研究および生産におけるユースケース
文献・情報検索
初期の研究の一環として、適切なデータを探し出し、入手することが極めて重要です。膨大な量の公開資料、特許、社内データがあり、それらを手作業で確実に検索することは不可能です。Certara.AIは、引用可能な参照情報とともに信頼性の高いデータを迅速に検索いただけます。
性能向上のための添加剤
添加物は、産業、商業、消費者向けなど、さまざまな分野で使用されています。添加剤の機能には、機能強化(例:エンジンオイル添加剤)、信頼性向上(例:スケールや腐食を低減する添加剤)、エネルギー効率の高い生産(石油化学精製)や加工を可能にする、といったものがあります。
パイプラインおよび機器用の高度なコーティング
材料科学の観点から、防食、防スケール、その他のコーティング技術をさらに発展させることができます。これは、原油、精製燃料、炭化水素、天然ガスを輸送するパイプライン、および液化商品を輸送するその他のパイプラインにおいて不可欠です。
生分解性プラスチック
産業用および消費者用として広く普及しているプラスチックは、環境に配慮したエコフレンドリーなイノベーションにつながる大きな革新のひとつです。これには、包装のユースケースのニーズに効率的に対応するためのPETおよび植物由来素材の配合と製造が含まれます。
消費エネルギーの最適化
AIモデルで精製業務の改善方法を模索しし、エネルギー消費量を削減します。人工知能システムは、製油所のパフォーマンスを予測し、エネルギー効率を改善できる領域を特定することができます。
BOPの性能および故障検知
BOPにおけるエラストマーの性能を決定するためのデータに基づく分析を評価：最適な検査頻度を決定し、厳しい環境条件下での材料性能を評価することで、メンテナンス、再認証、およびダウンタイムを最適化します。
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