データケミカル株式会社（代表取締役：吉丸昌吾、本社：東京都渋谷区）は、展開する実験・製造データ解析のAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB（データケミカルラボ）」に、予測モデル構築のアルゴリズムとして深層学習の一つであるディープニューラルネットワーク（DNN）を2024年7月25日より新たに実装いたします。
Datachemical LABでは、手持ちの実験・製造データをもとに30種類以上のアルゴリズムの中から最適な予測モデルを容易に構築することが可能です。これまで少数データでの解析により強みがあるアルゴリズムを中心に取り揃えておりましたが、一般的に多量のデータが必要な深層学習も検討したいとの要望を導入企業様より受けておりました。
今回の実装では、通常はパラメーターの設定項目が多く、また計算に時間を要するDNNを、効率の良い自動最適化処理によりウェブブラウザにて手間なく扱えるようにしております。既存のアルゴリズムとの比較検討により、さらに高精度の実験点予測が行えることが期待できます。
図１ DNNの予測精度検討
今後も、AI・機械学習解析ツールとして更なるサービス・機能向上を図り、化学や製薬、食品などの材料開発プロセスにおけるAI・機械学習の活用を促進し、産業力の強化に貢献して参ります。
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