素材開発分野でマテリアルズインフォマティクスが注目されている。高機能化の要求が高まる中、メーカーとしては研究開発プロセスの迅速化や検査精度の強化が重要なテーマとなる。本資料で紹介する取り組み事例が参考になるだろう。
特殊鋼や磁性材料など、さまざまな分野で使われる素材について高機能化の要求が高まっている。この要求に応えるため、多くの素材メーカーは研究開発プロセスのスピードアップや効率化を追求している。
そうした中、物質の特性に関するデータベースとAIテクノロジーを活用したマテリアルズインフォマティクスのアプローチを加速させているのが、特殊鋼専業メーカーの大同特殊鋼だ。同社は、高性能GPUを8基搭載する、ディープラーニングに特化したプラットフォームを導入し、統合的な開発環境を構築。研究者によってばらつきがあった検査の精度を高め、開発の高速化に成功した。今後はディープラーニングの手法を製造現場にも適用し、量産製品の品質安定化や製造設備の保守に活用していくことも検討しているという。
本資料では、同社の取り組みと、それを支えたソリューションを紹介する。コンテナ技術によるGPUリソース割り当ての効率化や、開発環境のセットアップ時間の劇的な短縮など、多くの効果が得られたという同社の取り組みの詳細をぜひ確認してほしい。
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