システム導入イメージ

触媒反応開発を、データが蓄積・資源化される触媒設計へ転換

1. データの取得・創出

設計に適した高品質データの収集

2. データ解析・分子設計

予測にとどまらず分子設計まで

3. データ登録・資源化

結果をデータベースに蓄積・再利用

システム活用例

当社のデータ駆動型触媒設計システムを用いた、有機合成分野における機械学習の活用事例と分子設計例をご紹介します。不斉触媒設計、重合触媒設計、異なる反応系のデータ統合など、分子触媒分野におけるマテリアルズインフォマティクス(触媒インフォマティクス)の実証例・成功例をご覧いただけます。

CASE 01
反応中間体を用いた不斉触媒反応における機械学習・分子設計
学習データを超える分子設計へ

CASE 02
不斉触媒反応における複数の選択性制御
有機合成の難題である複雑な反応の制御へ

CASE 03
機械学習・データ駆動による重合触媒のインシリコ設計
高活性・高分子量化を実現する複数素反応の解析

CASE 04
既存データを再利用するデータ統合型不斉触媒設計
データ資源化を伴う、統合型の触媒設計へ

触媒設計システムのご利用案内

受託解析による設計指針の獲得から、導入支援によるデータ循環基盤の構築まで

1. データ解析を依頼する
受託解析

データをお預かりし、解析・可視化を行います。得られた結果に基づき、対象触媒の設計指針をまとめたレポートをご提供します。

2. 自社で解析を試す
無料トライアルデモ

公開データ・サンプルデータを用いて、Webアプリによる解析・可視化・触媒設計の流れを体験いただけます。

3. データ循環の基盤を整える
導入支援コンサルティング

データ収集・整理から解析・設計までのワークフローを導入し、データを継続的に蓄積・再利用できる基盤を整えます。

最新情報

会社情報

設立日 2024年10月1日
代表者 山口滋 (経歴・研究業績
所在地 東京都文京区本郷六丁目25番14号