Deep Principle
NexusAi サマリー： Agent Miraは、ウェットラボのデータ、シミュレーション、予測モデルを統合した自律型AIサイエンティストプラットフォームです。材料探索を加速し、再現性を高め、研究開発チームや産業分野の開発者が製品化に至るまでの時間を短縮します。
NexusAi 概要
実際には、研究者が自然言語で目標を伝えると、Miraがその内容を自律型ワークフローに分解します。各エージェントはシミュレーションを実行する順序を決め、候補を提案し、実験を開始して、結果に基づいてモデルを更新します。この閉ループの仕組みにより手作業での引き継ぎが減り、科学的な管理を保ちながら、反復のサイクルを数か月から数週間へと短縮できます。
主な機能
このプラットフォームは、材料科学者、計算化学者、産業研究所の研究開発チームのうち、発見を加速させたい、または実験リスクを抑えたい方に適しています。専門知識と既存のラボ設備を活用し、科学的な厳密さを損なうことなく候補探索を拡張できる、データ駆動型で再現性の高いパイプラインへ移行したいユーザーに最適です。
- 研究目標を、実験とシミュレーションの連携タスクに自動で分解します。
- 条件付き生成モデルを用いて、多様な化学組成の候補を大量に生成します。
- 実験結果から反復的に学習する適応型スクリーニングワークフローを実行します。
- ラボ自動化システムや機器APIと連携し、実環境での大規模な検証を可能にします。
- シミュレーション、モデル、実験記録の間で、来歴情報と再現性を維持します。
実用面での効果
対象ユーザー
導入は、APIへのアクセスと、既存のデータおよび計測機器の状況を確認するオンボーディング評価から始まります。ユーザーは機器とシミュレーション基盤を登録し、データストアを接続してプロトコルを設定します。ドキュメントとSDKには、エージェントのテンプレートや連携アダプターの例が用意されています。また、研究者向けUIから自然言語でタスクを設定し、実験を段階的に確認できます。パイロットでは、まず対象を絞ったスクリーニングを行い、モデルとフィードバックが安定してきた段階で候補の範囲を広げ、スケールアップへと進みます。
NexusAi: Agent Miraは予測モデルと実際の実験をつなぎ、再現性を損なうことなく、チームのイノベーションを加速します。
利用開始までの流れ
Agent Miraは、予測と測定が交わる領域で価値を発揮します。候補生成を拡大しながら、実験による検証とトレーサビリティを確保します。複数のツールを連携させる自律型ワークフロー、検証を支える明確なラボ連携、そしてブラックボックス的なスコアリングだけに頼らず、再現性と産業利用への適応を重視する設計が特長です。
ツールを開き、基本的な製品体験を確認します。
アカウントを作成するか、既存のワークスペースにアクセスします。
自分のタスクで速度、品質、適合性を判断します。
最終判断の前に類似AIツールを確認します。
Deep Principle
Deep Principleは、材料イノベーションの加速に特化した自律型AIサイエンティストプラットフォーム、Agent Miraを開発しています。ディープラーニング、シミュレーション連携、ラボ自動化を組み合わせ、研究開発チームが仮説を再現性のある形で迅速に検証済み材料へと結びつけられるよう支援します。
Agent Miraは、生成モデル、自律型エージェントによるオーケストレーション、ハイスループットなラボ連携を組み合わせ、仮説を検証済みの材料へと迅速につなげます。自然言語による計画レイヤーを通じて、実験プロトコル、シミュレーションエンジン、予測モデルを連携させ、複雑な目標を連動するタスクに分解します。実験結果から学習する適応型スクリーニングを優先し、無駄な反復を減らしながら再現性の高い候補を見つけ出します。既存のパイプラインへの組み込みや機器APIへの対応を想定した設計により、アイデア創出からパイロット検証まで拡張でき、材料開発チームの予測精度と実務上の処理能力を向上させます。
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