LiNKXのデジタルラボとは、研究開発（R&D）現場における単純な定型作業を協働ロボットにより自動化し、研究データを整理してクラウドシステム等で保存、共有を可能とし、AIアルゴリズムにより実験の効率化をサポートすることで、研究を促進するソリューションです。
研究開発の過程では、依然として多くの繰り返し作業を人手で行っているため、研究者の方々は知見や経験を活かした新製品、製品改善のアイデア創出、研究計画作成などに集中することができません。また、実験データは、データが散在しており有効活用されていないこともあります。
デジタルラボ導入では、上記問題を解決し、研究開発過程における ①コスト削減、②期間短縮、③生産性向上 の実現をサポートします。例えば、人手作業を協働ロボットに置き換えることで、研究者や研究サポートメンバーの方々の負担を減らし、また実験作業の正確性向上や実験で発生する原料のロス削減を実現します。また、ロボットとデータベースを連動させて研究データを自動保存したり、研究者の入力し易いフォーマットをご提供することによるデータ収集、またそれらを視覚化して、研究データの整理や共有、分析、活用を容易にします。更に、AIがこれら過去の研究データを基に、ベースとなる研究計画をサポートするご提案をすることで、研究者の方々が更に一段上のアイデアを創出することをお手伝いします。
①手作業の自動化
先ず、各研究所の手作業をヒアリング、分析させていただき、自動化可能なオペレーションについてご提案します。人が使用している研究器具や装置をできる限り、そのままロボットが操作することで、省スペース/ローコストでの自動化が実現可能です。また、ロボットから取得した情報を研究者が保有する携帯端末と連携することにより、遠隔での研究観察や指示を実現します。
②研究データのマネジメントと視覚化
研究データ管理システムが存在しない場合は、研究者の方々が入力し易いフォーマットのご提供とデータの収集からご提案します。また、導入ロボットや研究機器と接続し、実験体を入れたビーカーやシャーレの管理システム等、研究所の様々なデータを可能な限り自動で取得し、一元管理出来るようにします。取得した研究データを視覚化し、研究者の方々が必要な時に必要なデータを簡単に参照できるようにします。また、新規にデータ管理システムの設計や導入だけでなく、既存のデータ管理システムをお持ちの場合も、クラウドシステムへの移行など、既存システムの改善のご提案や部分的な改善のご提案も可能です。
③実験計画の最適化
保有する過去の研究データを基に、研究者の実験計画をサポートするAIエンジンの提案と導入を行います。AIでは例えば、目標とする機能を最大化するような、素材や成分、原料の調合案の提案を行うツール、逆に調合案からの結果予測をご提示するツールのご提案が可能です。また、ベテラン研究者の知識や経験・勘を反映させたサポートツールの提供も可能です。
LiNKXではデジタルラボを実現する下記のテクノロジーを保有しています。