材料研究開発ソフトウェア「ExoMatter Platform」向け動作推奨PC

製造業・R&D部門のDXを強力に牽引する 次世代マテリアルズインフォマティクス「ExoMatter Platform」 ~膨大なデータベースとAIが、材料開発の試行錯誤を劇的に削減~

※掲載製品は参考価格となりますので、最新価格については都度お問い合わせください。

製品紹介

■ExoMatter Platform 製品概要
ExoMatter Platformは、ドイツのExoMatter GmbHが開発した、**マテリアルズインフォマティクス(MI)**を活用する材料研究開発ソフトウェアです。AIツールとデータマイニング機能を組み合わせることで、材料研究開発(R&D)のデジタルトランスフォーメーション(DX)化と効率化を推進することを目的としています。

研究者は、膨大で網羅的なデータベースをもとに、無機結晶材料を「性能」「持続可能性」「コスト」といった多角的な観点から効率的にスクリーニング(絞り込み)できます。これにより、バッテリー、太陽電池、半導体、セラミックなどの先端材料分野における試行錯誤の手間を削減し、開発期間の短縮を支援します。

■主な機能
材料スクリーニングエンジン
メーカーが構築、統合、正規化したデータベースと、独自の機械学習モデルで強化された材料特性にアクセスし、候補材料を検索できます。以下の5つの主要要素(一部抜粋)に基づいてスクリーニングが可能です。

物理的特性: バンドギャップ、密度、熱伝導率など。

化学的特性: 原子あたりの生成エネルギー、水への溶解性など。

機械的特性: 体積弾性率、ポアソン比、ヤング率など。

ビジネスプロパティ: コスト、参照文献、特許情報。

持続可能性: カーボンフットプリント推定値、放射能。

ExoMatterスコア(ランキングシステム)
特定の検索に対する材料の適合性を評価するランキングシステムです。考慮したい要素をスライダーで個別に重み付けして算出でき、結果をランク表やレーダーチャートとして可視化できます。

データ準備不要
お客様自身のデータ入力や学習は不要で、導入後すぐに利用可能です。

カスタムシミュレーション
スクリーニングエンジンで絞り込んだ候補に対し、より詳細な物性値や、圧力と温度、反応の熱力学的値などの独自条件で追加評価を行えます。

仕様・スペック

型式 Grasta Type-EPYC-MIS4SPカスタマイズ


■筐体 :ミドル・タワー筐体
■基本ソフト : Ubuntu 22.04 インストール代行
■プロセッサー : AMD EPYC™ 9554 プロセッサー - 3.1GHz to 3.75GHz | TB 3.75GHz(Single Core)
  - 64コア | 128スレッド - 256MB L3 キャッシュ - DDR5-4800 | 12 チャンネル - PCI Express 5.0(128レーン)
■メモリー : 128GB(16GB x8) - DDR5-4800 | Registered-ECC - 8スロット(8ch) - 最大2TB(256GB x8 | RDIMM/3DS RDIMM)
■ストレージ : 960GB U.2 NVMe-SSD - PCI Express 4.0(x4) - 高耐久仕様
■ストレージ増設 : 10TB(Western Digital Ultrastar 採用 ) - 7200rpm - 256MB - 高耐久 MTBF:200 万時間)
■グラフィック : NVIDIA® RTX™ 6000 Ada - 48GB-GDDR6 - DisplayPort x4 - PCIe 4.0(x16)
■光学ドライブ : 非搭載
■ネットワーク(有線) : [2ポート] 10ギガビット  [1ポート] ギガビット
■IPMI : [1ポート] IPMI専用
■サウンド : 非搭載
■電源ユニット : 2,000W/200V | 1,200W/100V - 80 Plus Platinum 認証 - 100V電源ケーブル付属
  ※ 200V電源ケーブルはオプション
■入力装置 : 有線キーボード・マウス(USB接続)
■保証 : 3年間センドバック方式ハードウェア保証

※ 本製品の仕様は、予告無しに変更となる場合があります。
※ 本製品には「ExoMatterPlatform」は含まれておりません。

用途・実績例

■ 主な対象分野
先進的な無機結晶材料の開発が求められるあらゆる分野へ。

次世代エネルギー: 全固体バッテリー、高効率太陽電池などの材料探索

エレクトロニクス: 新規半導体材料、電子部品向けセラミックスの開発

サステナブル素材: 環境負荷(カーボンフットプリント等)を低減する新素材への代替

■ 導入による3つのメリット
【期間短縮】 膨大な試行錯誤(実験回数)を削減し、開発リードタイムを圧倒的に短縮。

【コスト削減】 データ準備不要ですぐに運用でき、無駄な試作品の製作コストを抑制。

【高付加価値化】 性能だけでなく、持続可能性やコストも加味した総合的な最適材料の選定が可能。

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