재료 슬롯 사이트을 위해 시간, 비용 및 인적 자원을 크게 줄입니다
Citrine Platform, 슬롯 사이트 필드에서 인기있는 솔루션

-First, 현재 재료 슬롯 사이트 상태에 대해 알려주십시오.

SCSK 스타 :현재까지, 재료 슬롯 사이트은 대기업을 포함한 개별 개발자의 직관과 노하우에 의존하여 고도로 개인화되었습니다. 특정 특성을 가진 새로운 자료가 개발되면 개발자는 이전 경험과 혼합을 기반으로 할 가능성이있는 물질을 추정 한 다음 프로토 타입을 통해 결과를 확인합니다. 전통적으로, 이러한 실험 데이터는 자체 규칙에 따라 개별 개발자에 의해 관리되었으며, 대부분의 경우 노트북 및 메모와 같은 종이 기반 또는 대부분의 경우 처음에는 저장되지 않았습니다. 다시 말해, 데이터는 모든 사람이 공유 할 수있는 방식으로 저장되지 않았기 때문에 개발 대상 시험의 수가 증가했으며, 이는 많은 비용과 시간이 포함되었습니다.

이 상황에서, 특히 EV 변화가 급속히 발전하는 자동차 및 관련 제조업체들 사이에서 재료 슬롯 사이트 시간을 단축하려는 노력이 이루어지고 있으며, 경쟁이 치열한 재료를 찾는 화학 회사. 그 이유는 회사 간의 세계 경쟁과 매일 더 엄격 해지는 환경 규정 간의 강렬한 글로벌 경쟁이 포함됩니다. 예를 들어, 가정 기기 산업의 회사는 자동차를 개발하기 시작하고, 이전에 사용할 수 있었던 경쟁 업체 또는 물질을 늘리기 시작하고 있으며, 규정이 적용되며, 콘텐츠를 낮게 유지하거나 아무것도 포함하지 않아야하는 자료는 가능한 빨리 이러한 문제를 처리해야합니다. 이것은 쉽지는 않지만 실현되면 경쟁력을 높이고 수익성을 높일 수 있으므로 많은 회사들이 기존 자재 개발 방식을 재평가하는 것을 고려하고 있습니다. 그것이 Mi가 관심을 끌고있는 곳입니다.

-처음에는 슬롯 사이트가 무엇입니까?

SCSK KANEKO :Mi는 기계 학습 및 데이터 마이닝과 같은 정보 과학 기술을 사용하여 속도를 높이고 향상시키는 기술입니다. 이 기술을 활용하고 데이터를 기본으로 사용함으로써 개인화를 방지하고 인간의 경험이나 직관으로 해결할 수없는 광범위한 문제를 해결하는 데 기여할 것으로 예상 할 수 있습니다. MI가 세계적으로 주목 한 이유는 2011 년 오바마 대통령이 발표 한 MGI (Materials Genome Initiative)였습니다. MGI는 최신 정보 과학 및 컴퓨팅 과학을 사용하여 우수한 새로운 자료를 발견하는 것에서 실질적인 사용에 이르기까지 시간을 줄이는 것을 목표로하는 슬롯 사이트 혁신 프로젝트입니다. 이제부터 MI 필드의 스타트 업은 주로 미국에서 차례로 설립되었습니다. MI의 개념은 한동안 존재했다고 생각하지만, MGI의 미국 정책 외에도 ICT는 컴퓨팅 및 AI 성능의 개선 및 클라우드 서비스의 확산과 함께 진화하여 본격적인 스프레드로 이어졌습니다.

<그림 1 기존 슬롯 사이트 흐름과 MI를 사용한 슬롯 사이트 흐름의 차이

-단어 머신 러닝이 나타 났지만 전통적인 AI와 슬롯 사이트의 차이점은 무엇입니까?

SCSK 스타 :재료 슬롯 사이트에서 AI 기술을 사용하는 관점에서 MI와 AI는 완전히 다르지 않습니다. 그러나 그대로 전통적인 AI를 재료 슬롯 사이트에 적용하는 데 두 가지 주요 문제가있었습니다. 첫 번째는 소수의 샘플입니다. 전제 조건으로서, AI에 훈련하기에 충분한 데이터 (샘플)가 없으면 매우 정확한 예측 결과는 얻지 못할 것입니다. AI를 사용한 개발은 자율 주행, 이미지 분석 및 번역에서 진행 중이지만,이 분야에는 기계 학습에 사용할 수있는 많은 샘플이 있습니다. 반면에, 재료 슬롯 사이트과 관련하여 회사는 새로운 재료를 개발하고 환경 규정을 충족시키기위한 재료를 대체하기 위해 자체 실험을 수행하므로 샘플이 작기 때문에 실패 사례를 얻기가 어렵습니다. 다시 말해, MI는 제한된 데이터로부터 최적의 예측 모델을 생성하기 위해 특수 기술이 필요합니다.

두 번째 요점은 높은 수준의 전문 지식이 필요하다는 것입니다. 자재 슬롯 사이트에는 알려진 물리 법칙뿐만 아니라 자료의 속성에 대한 변형과 ​​같은 전문 지식이 필요하지만 슬롯 사이트자의 일일 노하우가 필요하지만 일반 AI 학습 모델에서는 고려되지 않습니다. 따라서 MI는 소형 샘플, 재료에 대한 고급 지식 및이를 기반으로 MI 운영을 최적화하는 능력으로부터 고정밀 예측 모델을 도출하기 위해 AI 응용 프로그램이 필요합니다.

-이 소리를 들으면 MI를 실질적으로 사용하는 것이 어려울 것 같지만 국내 제조업체의 노력 수준과 MI의 스프레드는 무엇입니까?

SCSK KANEKO :지금까지 일본 제조업체는 국제 개발 분야에서 국제적으로 경쟁이 치열 해 왔지만, 그 이유는 대기업이 자체 플랫폼을 구축하고 MI에 자체 이니셔티브를 진행하고 있기 때문입니다. 그러나 앞에서 언급했듯이 MI는 정기적 인 AI 외에도 재료에 대한 광범위한 지식을 가진 전용 직원이 필요하므로이를 확보하고 훈련하기가 어렵습니다. 또한, 회사의 노하우를 하나로 묶는 플랫폼과 관련하여 유지 보수 및 리노베이션은 스스로 수행되어야하며 중간에서 장기적인 운영 및 확장 성 문제를 일으켜야합니다. 반면, 비즈니스 파트너로서 대기업을 보유한 많은 중소 규모의 제조업체에는 그러한 플랫폼이 없으며, 주류는 이전과 같이 개발자의 지식을 기반으로 프로토 타입과 실험을 반복하는 것 같습니다. 어쨌든, 재료 슬롯 사이트 시간을 단축하는 제안과 관련하여 MI에 대한 기대가 증가하고 있다는 것은 사실입니다. 동시에 MI를 독립적으로 구현하고 운영하려면 많은 노력이 필요하며이를 해결하기위한 도구와 서비스가 필요합니다.

-최초, Citrine Informatics에 대해 알려주십시오.

MR. 시트린 그린 :Citrine Informatics, Inc. (이후 시트린이라고 함)는 2013 년 미국에 설립되었으며 MI 필드의 주요 회사 중 하나입니다. Panasonic, Showa Denko 및 Lyondellbasell을 포함한 재료 및 화학 산업 분야의 세계 최고의 회사와 제휴했으며 수많은 상을 수상했습니다. Citrine의 MI 플랫폼 인 "Citrine Platform"은 전 세계 100 개가 넘는 재료 슬롯 사이트 프로젝트에서 채택되었습니다.

-슬롯 사이트의 글로벌 상황은 무엇입니까?

MR. 시트린 그린 :시트린이 설립되면 대규모로 MI를 채택한 회사는 거의 없습니다. 그러나 지난 몇 년 동안 시장은 갑자기 상승하기 시작했으며 현재 대부분의 주요 회사는 어떤 방식으로 MI를 도입했습니다. 전 세계적으로 MI의 사용은 중소 기업 (SMB)에서 빠르게 확장되고 있으며 몇 년 안에 MI는 많은 SMB 층의 재료 슬롯 사이트 워크 플로의 일부가 될 것입니다.

-"Citrine Platform"의 기능은 무엇입니까?

MR. 시트린 그린 :Citrine은 100 명 이상의 팀을 보유하고 있으며 MI 기술과 접근 방식을 개발하는 데 9 년을 보냈습니다. 결과는 데이터 중심의 재료 슬롯 사이트을위한 MI 플랫폼 인 Citrine Platform을 통해 달성되었습니다. 이는 새롭고 독특한 MI 플랫폼을 구축하는 것과 비교하여 시간, 비용 및 인적 자원을 크게 줄입니다.

대부분의 경우 기업 자료 슬롯 사이트에는 수십 개의 데이터 만 포함되지만 일반적인 AI는 수천 개의 교육 데이터가 필요합니다. 반면, Citrine의 모델은 재료에 특화되어 있으며 화학자가 수년에 걸쳐 슬롯 사이트 한 속성 관계 및 분석 공식뿐만 아니라 원자, 분자, 혼합 정보를 사용하여 데이터가 거의 없어도 매우 정확한 예측을 할 수 있습니다. 또한 실제로 시트린이 제안한 후보 재료를 실험 한 다음 결과를 훈련 데이터에 추가하면 예측 모델의 정확성을 향상시키는 동시에 새로운 재료의 가능성을 빠르게 탐색 할 수 있습니다.

-SL에 대해 자세히 알려주세요.

MR. 시트린 그린 :일반적인 AI 슬롯 사이트에서 모델은 모델을 학습 할 때마다 처음부터 처음부터 구축됩니다. 반면에 SL은 AI 모델 구축에서 후보자 자료 및 실험 검증에 이르기까지주기를 반복적으로 실행하고 AI 모델을 업데이트하기 위해 최신 실험 데이터를 순차적으로 추가하고 예측 정확도를 향상시켜 프로젝트를 가장 효과적이고 효율적으로 진행할 수있게합니다. 이를 통해 실험 50-75% 적은 실험으로 더 나은 결과를 얻을 수 있으므로 훌륭한 제품을 신속하게 슬롯 사이트하고 시장에 가져올 수 있습니다.

<그림 2 순차적 학습 (SL)을 사용한 슬롯 사이트

-시트린 플랫폼을 활용하는 다른 이점은 무엇입니까?
시트린 플랫폼은 모든 프로젝트에서 하나의 프로젝트에서 얻은 노하우를 활용할 수있는 플랫폼입니다. 슬롯 사이트자는 다른 사람들이 자신의 프로젝트에 내장 한 내용을 쉽게 통합 할 수 있으며, 이는 연구 슬롯 사이트 결과를 예측하고 새로운 프로젝트를 시작하는 데 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 UI는 우수하므로 많은 교육이나 지원없이 사용할 수 있습니다.

-시트린 플랫폼을 사용하여 훌륭한 결과의 예가 있는지 알려주십시오.

MR. 시트린 그린 :이번에는 시트린 플랫폼, 특히 최근에 수요가있는 EV 배터리 용 슬롯 사이트 예제를 소개합니다. Morrow 배터리는 코발트가없는 양극 전극 재료 (LNMO)를 사용하여 지속 가능한 차세대 배터리를 슬롯 사이트하는 노르웨이 회사입니다. 새로운 배터리를 슬롯 사이트할 때는 충전 및 배출주기 테스트, 온도 특성 테스트 및 안전 테스트를 포함한 많은 테스트를 통과해야합니다. 시험에는 시간이 걸리고 많은 비용과 인적 자원이 필요합니다. 따라서 Morrow 배터리는 Citrine Platform의 MI 기술을 사용하여 AI 기반 배터리를 슬롯 사이트했습니다. 결과적으로, 우리는 긴 수명과 높은 안전성을 가진 고품질 배터리를 슬롯 사이트하는 데 성공했으며, 희귀 물질을 사용하지 않고도 풍요로운 방식으로 수확 할 수있는 재료를 사용하여, 실험을 적게 수확 할 수있는 저렴하고 풍부하게 수확 할 수있는 재료를 사용했습니다.

<그림 3 시트린 플랫폼이있는 Mi 고품질 및 비용 효율적인 재료 슬롯 사이트

-시트린 플랫폼의 에이전트로 SCSK가 제공 한 솔루션의 강점은 무엇입니까?

SCSK 스타 :일본 고객이 해외 제품, 특히 새로운 분야의 제품 및 서비스를 사용하는 경우 언어를 포함한 많은 문제가 있습니다. SCSK는 고객과 시트린을 연결하고 아웃소싱 분석 및 아웃소싱 작업, 일본어 지원 및 교육을 포함한 포괄적 인 지원을 제공합니다. 또한, 제조에 대한 풍부한 지식이 있고 많은 CAE 제품을 처리하기 때문에 시트린 플랫폼과 함께 포괄적 인 솔루션을 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, 우리는 재료의 마이크로 특성을 시뮬레이션하는 Geodict와 해당 재료로 만든 제품의 거시적 특성을 시뮬레이션하는 Geodict를 결합하는 것을 고려하고 있습니다. 이러한 시뮬레이션 결과를 실제 실험 결과보다는 Citrine의 훈련 데이터로 사용함으로써 SL 사이클 속도를 높이고 재료 슬롯 사이트 속도를 높일 수 있다고 생각합니다.

<그림 4 다른 CAE 제품을 시트린과 결합하여 더 빠른 재료 슬롯 사이트을 달성

-우리는 2022 년 7 월에 시트린 플랫폼을 처리하기 시작했습니다. 고객의 반응은 무엇입니까?

SCSK 스타 :우리는 재료, 화학 및 자동차를 포함한 광범위한 산업으로부터 문의를 받았습니다. 우리는 또한 실습 세미나를 정기적으로 온라인으로 개최하지만 많은 사람들이 참석하며 많은 관심을 끌고 있다고 생각합니다. 많은 고객이 재료 슬롯 사이트 프로세스에 맞게 사용하기 쉬운 인터페이스에 대해 감사합니다. 우리는 앞으로 세미나를 계속 개최 할 계획이므로 관심이 있으시면 SCSK에 문의하십시오.