MPDSの紹介

MPDS の紹介を簡単にさせていただきます。

MPDS は誰のための製品か

　MPDS は手探りで地道に進めていた材料開発を科学的データを基に効率化したい方向けの製品となっております。

　例えば下のような課題をお持ちの企業等におすすめです。

• 新素材開発を手探りでおこなっているので、膨大な時間と予算をかけている。

• SDGs/ESG の実現に向けて新素材を開発したいが何から始めていいかわからない。

• MI ( マテリアルインフォマティクス ) を導入している競合に遅れを取りたくない。

• 材料に関するデータを自身で収集している一方でコストがかかりすぎている。

MPDSの機能紹介

　MPDS では GUI 及び API を用いて、査読付き論文・第一原理計算・機械学習から得られた、物性などの情報を検索できます。

UI

GUI 検索

　MPDS 提供の高機能な検索画面です。検索結果は JSON や GIF 等、多くのファイル形式でダウンロードできます。

GUI 検索トップ画面 (出典：https://mpds.io/)

GUI 検索結果表示画面 (出典：https://mpds.io/)

Python 及び HTTP クライアント

　Pandas のデータフレームとして結果を読み込むクライアントが公式提供されています。HTTP でも取得可能なので任意の言語で利用可能です。さらに自社データも統合することで新素材開発や機械学習に応用できます。

　無料アカウントでログインすることで API キーを発行し、Python (HTTP) クライアントを簡単に試すことができます。

ログイン・API キー発行手順

1. 右上の赤枠で囲った部分をクリックすると画面中央にポップアップが表示されます。

2. いずれかの方法でアカウントを作成し、ログインします。

3. API key のタブを選択し、Create ボタンを押すと API キーが発行されます。Revoke によってキーの無効化が可能です。また、再発行も直ちにおこなうことができます。

MPDS ユーザー登録・ログイン画面 (出典：https://mpds.io/)

API key 発行申請画面 (出典：https://mpds.io/)

Python を用いたデータ取得の例

DATA

査読付き論文

　31 万件以上に及ぶ世界中の査読付き論文からデータを提供します。

第一原理計算

　第一原理計算とは物質を構成する電子の状態を計算することで材料の性能に関わる物性値を求める手法です。実行時間が非常に長い第一原理計算結果を 8 万件以上提供します。

機械学習による予測

　MPDS 所有の機械学習モデルによる予測物性値を 110 万件以上提供します。

さいごに

今回は大まかに MPDS が提供している機能の紹介やその原理・利用方法などについて解説しました。今後さらに詳しい解説記事を掲載していく予定ですので、ぜひご覧ください。