実験条件や製造条件を最適化したい
CSV 形式の実験・製造データをもとに、予測、要因分析、逆解析を行う場合は Multi-Sigma が適しています。
研究開発の目的から選ぶ、3 つの AI 解析環境
実験データの解析、CAE 結果を使った設計探索、化学・材料データからの候補探索。Multi-Sigma 製品ラインは、研究開発の異なる入口から、予測・要因分析・最適化までを支援します。
製品ライン
扱うデータと解きたい課題に合わせて製品を選んでください。
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Multi-Sigma を見るMulti-Sigma
少量の表形式データから予測モデルを構築し、要因分析と多目的最適化をノーコードで実行します。
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Architect を見るMulti-Sigma-Architect
CAE 結果からサロゲートモデルを構築し、形状・物理場の予測、要因分析、設計解探索を支援します。
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Alchemy を見るMulti-Sigma-Alchemy
分子・結晶・スペクトル・画像などを AI 向け表現へ変換し、物性予測と候補探索をひとつの環境で行います。
どの製品が適していますか？
CAE 計算を設計探索へ広げたい
構造・流体・伝熱などの CAE 結果から、未知形状の物理場予測や多目的最適化を行う場合は Architect が適しています。
化学・材料データから候補を探したい
分子構造、結晶構造、スペクトル、組成、画像を取り込み、物性予測や構造検索を行う場合は Alchemy が適しています。
選定から相談したい
データ形式や目的に応じて適切な製品と進め方を案内します。
最新情報
Multi-Sigma-Architect リリースセミナーは終了しました。開催概要を見る
研究データ×AI プラットフォーム「Multi-Sigma-Alchemy」が正式公開されました。
サロゲートモデル作成・最適化ツール「Multi-Sigma-Architect」が正式公開されました。
