D3Square
実験計画の初日からの AI 対応データ。分散した計算記録や実験記録を 1 か所に集めて、意思決定の資産に変えます。
- 実験計画から始めて AI 対応データを収集
- 日々の実験を仕組みとして記録するバーチャルラボ
- ローカルLLM分析 — データを社外に出さない
- 逆設計とアクティブラーニングが次の実験を提案
データの問題を先送りするのはやめましょう
- 1か所
- 統一実験、シミュレーション、文献
- AI対応
- 最初からモデルをトレーニング可能
- オンプレミス
- データ主権の維持
- 逆設計
- データから次の実験へ
コア機能
研究チームが日常業務を通じてデータを収集し、その同じデータを次の研究開発の意思決定の基礎として使用できるようにするツールセット。
バーチャルラボ
入力、機器、機械変数、および調査テンプレートを一度定義します。後続のすべての実験は、構造化データとして自動的に記録されます。
AI対応コレクション
データは実験設計ステップからモデルトレーニング可能な形式でキャプチャされます。個別のクリーンアップや後処理は必要ありません。
研究データの一元化
チームメイトやプロジェクト全体からの実験、シミュレーション、文献データを 1 つのワークスペースに取り込みます。
ローカル LLM 分析
組織内で稼働するLLMで分析します。機密性の高いR&Dデータを社外へ出す必要はありません。
予測モデル
蓄積されたデータに基づいて特性予測モデルをトレーニングし、それらを比較し、不確実性を検査します。すべてを同じビューで行います。
逆設計とアクティブラーニング
アクティブ ラーニングで次の実験をランク付けし、組成とプロセスを候補にしたい特性から逆算して作業します。
プロジェクトの流れ
仮想ラボを一度セットアップします。次のサイクル以降、データが蓄積され、モデルは自然に成長します。
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01
仮想ラボをセットアップする
原料・装置・プロセス変数・研究テンプレートを登録し、実際の研究室の流れをD3Square上に再現します。
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02
実験を実行し、データを取得する
日々の実験をD3Squareに記録すると、入力した時点でAI対応データとして蓄積されます。
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03
鉄道模型
蓄積されたデータを使用して、予測モデルをトレーニングおよび検証します。結果を左右する変数が明らかになります。
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04
逆設計とアクティブラーニング
ターゲットのプロパティから候補の構成とプロセスまで逆算して、アクティブ ラーニングで次に試すべきものをランク付けします。
使用される場所
韓国政府研究機関
合金組成設計 - 実験データの統合と逆設計ワークフローに D3Square を使用。
韓国企業の研究開発
二次電池材料チームは組成データとプロセスデータを蓄積し、それに基づいて決定を下します。
大学（複数）
さまざまなラボが、ラボレベルのデータ資産構築と学生間のスムーズな引き継ぎのために D3Square を使用しています。
あちこちに散らばっているデータは、集まると資産になります。
現在データがどこに存在するのか、また研究開発の目標は何なのかを教えてください。どこから収集を開始するかを計画します。