Our Vision

次世代材料・素材開発を
支援するAI

Material Cloud jpでは,材料や素材の開発に携わる研究者・エンジニアの皆様をサポートするため,最先端の知見や実務に直結する情報を発信しています。さらに,これらの情報と連携して,プログラミングの知識がなくても直感的に操作できる無料のAIアプリ「easy-MI」を運営中です。

材料・素材開発におけるAI活用には,AIの数学的基礎の理解やプログラムコードの作成といった大きく分けて2つハードルが存在します。特に日本の現場では,これらの技術的要求や導入コストが大きな障壁となり,AIの活用が進みにくい状況にあります。当サイトは,こうした課題を解決するため,プログラミングの知識が不要で,誰でも手軽に利用できる「easy-MI」を提供することで,AI導入の敷居を大幅に下げ,現場での実用化を促進しています。

ぜひ,Material Cloud jpが提供する豊富な情報とeasy-MIをご活用いただき、次世代の材料・素材開発に向けた新たな可能性を追求していただければ幸いです。

easy-MIの開発予定機能一覧

  • easy-MIにロジスティック回帰(分類問題)を実装
  • easy-MIにサポートベクターマシン(分類問題)を実装
  • easy-MIに決定木(分類問題)を実装
  • easy-MIにランダムフォレスト(分類問題)を実装
  • easy-MIにk近傍法(分類問題)を実装
  • easy-MIにCatBoost(分類問題)を実装
  • easy-MIにXGBoost(分類問題)を実装
  • easy-MIにLightGBM(分類問題)を実装
  • easy-MIにXGBoost Regression (回帰問題)を実装
  • easy-MIにLightGBM Regression(回帰問題)を実装
  • easy-MIに相関係数ヒートマップ(可視化機能)を実装
  • easy-MIにKernel 主成分分析(可視化機能)を実装
  • easy-MIにLDA(可視化機能・前処理機能)を実装
  • easy-MIにUMAP(可視化機能)を実装
  • easy-MIにt-SNE(可視化機能)を実装
  • easy-MIにNMF(可視化機能)を実装
  • easy-MIに欠損値保管・削除機能(前処理)を実装
  • easy-MIにKaggle等で人気のある機械学習モデルの実装(FFMなど)