MI-6 miHub

実験データと機械学習をつなぎ、材料探索の仮説検証を速く回せます。研究部門でも共有しやすいです。

配合やプロセス条件の最適化を、組織のMI基盤として進めやすいです。

Citrine Platformはグローバル展開を前提とした材料MI基盤で、国内チームによる伴走支援は別途の体制になります。

日本の研究現場で支援を受けながら進める場合は、MI-6 miHubが合います。

材料データ分析とAIモデルにより、実験条件や配合探索を支援できます。

クラウドの分析基盤として、研究者がブラウザでMIを扱いやすいです。チーム展開にもつなげやすいです。

Hitachi MI Platformはデータ分析と基盤提供が中心で、実験計画の立案から知見蓄積までをSaaSで完結させる用途とは設計が異なります。

研究者が自分で計画と知見を回す用途では、MI-6 miHubが合う場面があります。

化学材料の実験データを整理し、研究者が探索や分析に使いやすくできます。探索結果を再利用しやすいです。

国内化学メーカー由来の知見を背景に、現場のデータ活用へ寄せやすいです。

Daikin ParsleyLabは化学材料の実験データ活用に重心があり、ベイズ最適化や予測モデルによる実験計画の機能は範囲が異なります。

ベイズ最適化や予測モデルを研究者が使う用途では、MI-6 miHubが合います。

科学技術者のデータ解析基盤として、研究ワークフローをデジタル化できます。

Pythonや分析アプリを使い、研究者自身がデータ活用を進めやすいです。

Enthought Edgeは研究開発全般のデータ解析基盤が主で、材料開発に特化した条件探索やナレッジ共有の機能は別に作り込みが要ります。

MIの条件探索やナレッジ共有を主軸にするなら、MI-6 miHubが合います。