消費財、特殊素材、工業用化学品にまたがる世界の化学産業は、今、大規模な変革の真っ只中にあります。厳格な規制の変更や、持続可能で透明性の高い成分ポートフォリオに対する世界的な需要に後押しされ、各社はかつてないスピードでイノベーションを推進するよう迫られています。しかし、確立された合成化学物質や成分をバイオ由来や環境に優しい代替品に置き換える際には、安定性、性能の一貫性、材料の適合性に関して、しばしば複雑な課題が生じます。

このウェビナーでは、「予測ファースト」型のデジタルケミストリー・プラットフォームが、創薬プロセスを実験室のみに依存する形態から、ハイスループットな計算環境へと移行させることで、こうしたリスクをどのように軽減できるかについて解説します。

このデジタルトランスフォーメーションの核心となるのは、物理ベースのシミュレーションと機械学習（ML）の相乗効果です。 従来のMLは、新規化学物質や複雑な混合物に典型的なデータの希薄性に対処するのに苦労することが多い一方で、物理ベースの手法は、成分間の相互作用に関する「真の値」を提供する、高精度な分子レベルの記述子を生成します。これらのシミュレーションにより、研究開発チームは、物理的な試料を1つたりとも合成する前に、複雑な多成分系の溶解度、phase 挙動、レオロジー、化学的安定性といった重要な特性を評価することが可能になります。

主なポイント：

• データギャップの解消：物理学に基づくAIが、小規模なデータセットの限界をどのように克服し、過去の実験データが存在しない場合でも革新的な化学物質の設計を可能にするのか、その仕組みをご紹介します。
• 実例紹介：現代の産業において、物理ベースのモデリングと機械学習（ML）がどのように活用され、製品開発を加速させ、複雑な研究開発上の課題を解決しているかを紹介する
• 産業研究開発のための拡張性の高い基盤：変動が激化する市場において、研究開発のスピードを向上させ、変化し続ける世界的な規制要件に対応する方法をご紹介します