JP2020060955A - 予測管理システム、予測管理方法、データ構造、予測管理装置及び予測実行装置 - Google Patents

予測管理システム、予測管理方法、データ構造、予測管理装置及び予測実行装置 Download PDF

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Abstract

【課題】材料の創製手段、構造、特性、性能を自由に組み合わせ、材料に関する予測を行う。【解決手段】材料の創製手段、構造、特性、性能の各々に関するパラメータが記述された記述子を記憶する記述子記憶部と、前記創製手段、前記構造、前記特性、前記性能の少なくとも2つについて、一方を入力、他方を出力とし、前記記述子の入出力関係が記述された予測モデルを記憶する予測モデル記憶部と、少なくとも2つ以上の前記予測モデルが、前記記述子を介して互いに接続されたものとして記述するワークフローを記憶するワークフロー記憶部と、前記ワークフロー毎に、入力を与えて実行した実行結果を、当該ワークフロー内の各予測モデルにおける出力結果も含めて記憶させる実行部と、前記実行結果、前記ワークフロー、前記予測モデル、前記記述子の4階層に分け、固有識別子を付与して管理する処理部とを備える、材料に関する予測を行う予測管理システム。【選択図】図1

Description

本発明は、予測管理システム、予測管理方法、データ構造、予測管理装置及び予測実行装置に関する。
近年、材料開発のポイントとして、ターゲットとする材料に対し、材料に現れる特性(property)、前記特性が発現するための構造(structure)、前記構造を得るために必要な手段であって、その手段に用いる材料の成分も含む創製手段(processing、以後創製手段は材料成分も含む)、適用箇所に応じて発揮する性能(performance)、の4点を明らかにすることが重要であることが開示されている(例えば、非特許文献1を参照)。
"Materials by Design"、[online]、QuesTek Innovations LLC、[平成30年8月15日検索]、インターネット〈URL: https://www.questek.com/materials-by-design.html〉
非特許文献1は上記ポイントを明らかにするために、創製手段から構造を、構造から特性を、特性から性能を順に明らかにする手法が開示されているが、上記ポイントにおける過去の知見を自由に組み合わせて、解明されていないポイントを予測する手法は存在しない、という課題があった。
本発明は、上記の課題を解決すべくなされたもので、その目的は、モデル構築を実現するための情報の汎用的な記述・格納・利活用の方法を提供し、材料の創製手段、構造、特性、性能を自由に組み合わせ、材料の性能予測、特性予測及び構造予測を行うことができるようにすることにある。
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、材料に関する予測を行う予測管理システムであって、材料の創製手段、構造、特性、又は、性能の各々に関するパラメータが記述された記述子を記憶する記述子記憶部と、前記材料の創製手段、前記構造、前記特性、又は、前記性能の少なくとも2つについて、一方を入力として他方を出力として、前記記述子の入出力関係が記述された予測モデルを記憶する予測モデル記憶部と、少なくとも2つ以上の前記予測モデルが、一方の予測モデルの出力を他方の予測モデルの入力として、前記記述子を介して互いに接続されたものとして記述するワークフローを記憶するワークフロー記憶部と、前記ワークフローごとに、当該ワークフローに入力を与えて実行し、実行した実行結果を、当該ワークフロー内の各予測モデルにおける出力結果も含めて、記憶させる実行部と、前記実行結果、前記ワークフロー、前記予測モデル、前記記述子の4階層に分けて、固有識別子を付与して管理する処理部と、を備える予測管理システムである。
また、本発明の一態様は、上記の予測管理システムにおいて、前記記述子と前記予測モデルとを登録する登録処理部と、前記登録処理部が登録した前記予測モデルを表す画像を生成し、複数の前記予測モデルの画像を互いに接続するユーザ操作に基づいて、前記ワークフローの設計を行う設計ステップと、前記ワークフローを、複数のユーザが利用可能に管理する処理部と、前記ワークフローの前記実行結果を、当該ワークフローを実行したユーザの識別情報を含めて、記憶させる実行部と、を備える。
また、本発明の一態様は、上記の予測管理システムにおいて、少なくとも1つの前記予測モデルは、前記材料の創製手段、前記構造、前記特性、又は前記性能のうちの複数種類の入力、又は、前記複数種類の出力として、前記記述子の入出力関係を記述し、前記実行部は、前記複数種類の入力又は前記複数の種類の出力として前記入出力関係が記述された予測モデルを含む、ワークフローに入力を与えて実行する。
また、本発明の一態様は、上記の予測管理システムにおいて、少なくとも1つの前記予測モデルは、前記材料の創製手段及び前記構造を入力とし、前記特性を出力として、前記記述子の入出力関係を記述し、前記実行部は、前記創製手段及び前記構造を入力とし、前記特性を出力として前記入出力関係が記述された予測モデルを含む、ワークフローに入力を与えて実行する。
また、本発明の一態様は、上記の予測管理システムにおいて、少なくとも1つの前記予測モデルは、前記創製手段及び前記構造を入力とし、前記構造を出力として、前記記述子の入出力関係を記述し、前記実行部は、前記創製手段及び前記構造を入力とし、前記構造を出力として前記入出力関係が記述された予測モデルを含む、ワークフローに入力を与えて実行する。
また、本発明の一態様は、材料に関する予測を行う予測システムにおける予測管理方法であって、材料の創製手段、構造、特性、又は、性能の各々に関するパラメータが記述された記述子を記憶する記述子記憶ステップと、前記創製手段、前記構造、前記特性、又は、前記性能の少なくとも2つについて、一方を入力として他方を出力として、前記記述子の入出力関係が記述された予測モデルを記憶する予測モデル記憶ステップと、少なくとも2つ以上の前記予測モデルが、一方の予測モデルの出力を他方の予測モデルの入力として、前記記述子を介して互いに接続されたものとして記述するワークフローを記憶するワークフロー記憶ステップと、前記ワークフローごとに、当該ワークフローに入力を与えて実行し、実行した実行結果を、当該ワークフロー内の各予測モデルにおける出力結果も含めて、記憶させる実行ステップと、前記実行結果、前記ワークフロー、前記予測モデル、前記記述子の4階層に分けて、固有識別子を付与して管理する処理ステップと、を有する予測管理方法である。
また、本発明の一態様は、材料に関する予測を行う予測管理システムで記憶されるデータのデータ構造であって、材料の創製手段、構造、特性、又は、性能の各々に関するパラメータが記述された記述子と、前記材料の創製手段、前記構造、前記特性、又は、前記性能の少なくとも2つについて、一方を入力として他方を出力として、前記記述子の入出力関係が記述された予測モデルと、少なくとも2つ以上の前記予測モデルが、一方の予測モデルの出力を他方の予測モデルの入力として、前記記述子を介して互いに接続されたものとして記述するワークフローと、前記ワークフローごとに、当該ワークフローに入力が与えられて実行され、実行された実行結果であって、当該ワークフロー内の各予測モデルにおける出力結果も含む実行結果と、前記実行結果、前記ワークフロー、前記予測モデル、前記記述子の4階層に分けて、固有識別子が付与されたデータ構造である。
また、本発明の一態様は、材料に関する予測を管理する予測管理装置であって、材料の創製手段、構造、特性、又は、性能の各々に関するパラメータが記述された記述子と、前記創製手段、前記構造、前記特性、又は、前記性能の少なくとも2つについて、一方を入力として他方を出力として、前記記述子の入出力関係が記述された予測モデルと、少なくとも2つ以上の前記予測モデルが、一方の予測モデルの出力を他方の予測モデルの入力として、前記記述子を介して互いに接続されたものとして記述するワークフローと、前記ワークフローごとに、当該ワークフローに入力を与えて実行し、実行した実行結果であって、当該ワークフロー内の各予測モデルにおける出力結果も含む実行結果と、について、
前記実行結果、前記ワークフロー、前記予測モデル、前記記述子の4階層に分けて、固有識別子を付与して管理する処理部と、を備える予測管理装置である。
また、本発明の一態様は、材料に関する予測を行う予測実行装置であって、1又は複数の記憶部から、材料の創製手段、構造、特性、又は、性能の各々に関するパラメータが記述された記述子と、前記創製手段、前記構造、前記特性、又は、前記性能の少なくとも2つについて、一方を入力として他方を出力として、前記記述子の入出力関係が記述された予測モデルと、少なくとも2つ以上の前記予測モデルが、一方の予測モデルの出力を他方の予測モデルの入力として、前記記述子を介して互いに接続されたものとして記述するワークフローと、を読み出し、前記ワークフローごとに、当該ワークフローに入力を与えて実行し、実行した実行結果を、当該ワークフロー内の各予測モデルにおける出力結果も含めて、記憶させる実行部を備える予測実行装置である。
本発明によれば、モデル構築を実現するための情報の汎用的な記述・格納・利活用の方法を提供し、材料の創製手段、構造、特性、性能を自由に組み合わせ、材料の性能予測、特性予測及び構造予測を行うことができる。
本実施形態に係る予測管理システム1の一例を示すブロック図である。 本実施形態に係る記述子記憶部322のデータ例を示す図である。 本実施形態に係る予測モデル記憶部323のデータ例を示す図である。 本実施形態に係るワークフロー記憶部324のデータ例を示す図である。 本実施形態に係る計算結果記憶部325のデータ例を示す図である。 本実施形態に係る関係情報記憶部326のデータ例を示す図である。 本実施形態に係るユーザ情報記憶部327のデータ例を示す図である。 本実施形態に係る記述子に関する処理の一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る記述子及び予測モデルに関する処理を行うインベントリシステムのポータルページの一例を示す図である。 本実施形態に係る記述子の詳細情報を閲覧する場合に表示されるウェブページの一例を示す図である。 本実施形態に係る記述子の詳細情報を編集する場合に表示されるウェブページの一例を示す図である。 本実施形態に係る予測モデルに関する処理の一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る予測モデルの詳細情報を閲覧する場合に表示されるウェブページの一例を示す図である。 本実施形態に係る予測モデルの詳細情報を編集する場合に表示されるウェブページの一例を示す図である。 本実施形態に係るワークフロー処理の一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る、ワークフロー設計システムにおける設計画面の一例を示す図である。 本実施形態に係る、ワークフロー設計システムにおける設計画面の別の一例を示す図である。 本実施形態に係る、ワークフロー設計システムにおける設計画面の別の一例を示す図である。 本実施形態に係る計算処理の一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係るワークフロー実行システムにおける計算一覧画面の一例を示す図である。 本実施形態に係るワークフロー実行システムにおける計算詳細画面の一例を示す図である。 本実施形態に係るワークフロー設計システムにおけるクリープ寿命を予測するワークフローの設計画面の一例を示す図である。
以下、本発明の最長の実施形態による予測管理システムについて、図面を参照して説明する。
[最良の実施形態]
図1は、本実施形態に係る予測管理システム1の一例を示すブロック図である。図1に示すように、予測管理システム1は、ユーザ端末10、管理端末20及び研究開発支援装置30を備えている。
なお、本実施形態では、説明の便宜上、予測管理システム1は、1台のユーザ端末10及び管理端末20を備える例を説明するが、複数のユーザ端末及び複数の管理端末を備えていてもよい。
また、ユーザ端末10、管理端末20及び研究開発支援装置30は、ネットワークNWを介して接続されている。
また、予測管理システム1は、装置間で、例えば、材料の性能予測、特性予測及び構造予測を行うためのモデル構築に関する情報の送受信を行うシステムである。
ネットワークNWは、例えば、携帯電話網、PHS(Personal Handy−phone System)網、VPN(Virtual Private Network)網、専用通信回線網、WAN(Wide Area Network)、LAN(Local Area Network)、PSTN(Public Switched Telephone Network;公衆交換電話網)などによって構成される情報通信ネットワークであり、または、これらの組み合わせである。
ユーザ端末10は、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン、テレビなどの端末装置である。ユーザ端末10は、ネットワークNWを介して、研究開発支援装置30と接続可能である。また、ユーザ端末10は、材料の性能予測、特性予測又は構造予測を行うためのモデル構築に関する情報であって、ユーザ端末10に入力される情報を、ネットワークNWを介して、研究開発支援装置30に送信する。また、ユーザ端末10は、ユーザ端末10に入力される情報であって、構築したモデルを用いて計算を行うために用いるデータに関する情報を、ネットワークNWを介して、研究開発支援装置30に送信する。また、ユーザ端末10は、上述したモデル構築を行うためのウェブアプリケーションに関する情報や、モデル構築に関する情報であって、研究開発支援装置30に記憶されている情報を、ネットワークNWを介して、研究開発支援装置30から受信する。また、ユーザ端末10は、送信したデータに対する計算結果を、ネットワークNWを介して、研究開発支援装置30から受信する。
ユーザ端末10は、上記に記載した、研究開発支援装置30との情報の送受信を、例えば、記憶部14に記憶するウェブブラウザなどのUA(User Agent)を用いて行う。ユーザ端末10は、研究開発支援装置30との送受信に関する情報を、ネットワークNWを介して、研究開発支援装置30から受信する。ユーザ端末10は、受信した送受信に関する情報を用いて、研究開発支援装置30と情報の送受信を行う。なお、以下ではユーザ端末10と研究開発支援装置30との情報の送受信は、ウェブブラウザを介し、HTTP(Hypertext Transfer Protocol)を利用して行う例を説明するが、これには限られない。例えば、専用のアプリケーションプログラムや専用の通信プロトコルが使用されてもよい。
ユーザ端末10は、通信部11、入力部12、表示部13、記憶部14及び処理部15を備える。
通信部11は、有線LAN通信、無線LAN通信などを利用してネットワークNWに接続し、ネットワークNWを介して各種通信を行う。通信部11は、例えば、ネットワークNWを介して、研究開発支援装置30に接続し、研究開発支援装置30との間で、各種通信を行う。
入力部12は、例えば、キーボード、マウスまたはタッチパネルなどの入力装置である。入力部12は、材料の性能予測、特性予測及び構造予測を行うためのモデル構築に関する情報や、構築したモデルを用いて計算を行うための情報などのユーザの入力情報を受け付ける。入力部12は、受け付けたユーザの入力情報を処理部15に出力する。
表示部13は、ディスプレイデバイスを含んで構成される。ディスプレイデバイスは、例えば、有機エレクトロルミネッセンスディスプレイ(OLED:Organic Electro−luminescence Display)、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crytal Display)などである。表示部13は、例えば、処理部15から入力される表示データで伝達される表示情報を表示する。表示部13は、例えば、各種操作画面や情報の入力画面などの各種情報を表示する。なお、表示部13は、入力部12の機能を有するタッチパネルとして形成されてもよい。
記憶部14は、例えば、HDD(Hard Disc Drive)、フラッシュメモリ、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)、ROM(Read Only Memory)、またはRAM(Random Access Memory)などを備え、ファームウェアやアプリケーションプログラムなど、ユーザ端末10が備えるCPUが実行するための各種プログラムやCPUが実行した処理の結果などを記憶する。ユーザ端末10は、例えば、ユーザ端末10の備えるCPUがユーザ端末10に記憶されているプログラムを実行することによって機能する。
処理部15は、CPU(Central Processing Unit)などを含むプロセッサであり、ユーザ端末10の統括的な制御処理を行う。処理部15は、例えば、モデル構築のために使用するウェブアプリケーションに関する情報を、通信部11を介して、研究開発支援装置30から受信し、表示部13に表示する。また、処理部15は、例えば、ウェブアプリケーション上でモデル構築を行うために必要な情報を、通信部11を介して、研究開発支援装置30から受信し、表示部13に表示する。また、処理部15は、入力部12から入力された、モデル構築を行うための情報を、通信部11を介して、研究開発支援装置30に送信する。
管理端末20は、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン、テレビなどの端末装置である。管理端末20は、ネットワークNWを介して、研究開発支援装置30と接続可能である。また、管理端末20は、上記モデル構築に関する情報のうち予測モデルに関する情報の管理を行う。
ここで、予測モデルとは、材料の創製手段、構造、特性及び性能に関するパラメータの情報を記述する記述子を入出力とする計算を行う実行プログラムにおいて、当該実行プログラムの入出力関係を記述した情報である。記述子、予測モデルについては後述する。
管理端末20は、ネットワークNWを介して、研究開発支援装置30から、登録申請が行われた予測モデルに関する情報を受信する。ここで、登録申請が行われた予測モデルとは、ユーザ端末10によって、新たに作成された予測モデルを示す。管理端末20は、受信した予測モデルの情報に基づいて、新たに作成された予測モデルの設定に関する情報を、ネットワークNWを介して、研究開発支援装置30に送信する。ここで、予測モデルの設定に関する情報とは、予測モデルがモデル構築を行う際に使用するウェブアプリケーション上で、新規作成された予測モデルが使用可能になるための情報である。管理端末20は、ウェブアプリケーションの設定情報に、新規作成された予測モデルの情報を追加する情報を、ネットワークNWを介して、研究開発支援装置30に送信する。また、管理端末20は、新たに作成された予測モデルに対応する実行プログラムを、予め決められた規則に従い、研究開発支援装置30の記憶部32の所定のディレクトリに配備する情報を、ネットワークNWを介して、研究開発支援装置30に送信する。
管理端末20は、上記に記載した、研究開発支援装置30との情報の送受信を、例えば、記憶部24に記憶するウェブブラウザなどのUAを用いて行う。管理端末20は、研究開発支援装置30との送受信に関する情報を、ネットワークNWを介して、研究開発支援装置30から受信する。管理端末20は、受信した送受信に関する情報を用いて、研究開発支援装置30と情報の送受信を行う。なお、以下では管理端末20と研究開発支援装置30との情報の送受信は、ウェブブラウザを介し、HTTPを利用して行う例を説明するが、これには限られない。例えば、専用のアプリケーションプログラムや専用の通信プロトコルが使用されてもよい。
管理端末20は、通信部21、入力部22、表示部23、記憶部24及び処理部25を備える。
通信部21は、有線LAN通信、無線LAN通信などを利用してネットワークNWに接続し、ネットワークNWを介して各種通信を行う。通信部21は、例えば、ネットワークNWを介して、研究開発支援装置30に接続し、研究開発支援装置30との間で、各種通信を行う。
入力部22は、例えば、キーボード、マウスまたはタッチパネルなどの入力装置である。入力部22は、変更が行われた予測モデルの設定に関する情報などの、ユーザの入力情報を受け付ける。入力部22は、受け付けたユーザの入力情報を処理部25に出力する。
表示部23は、ディスプレイデバイスを含んで構成される。ディスプレイデバイスは、例えば、有機エレクトロルミネッセンスディスプレイ(OLED)、液晶ディスプレイ(LCD)などである。表示部23は、例えば、処理部25から入力される表示データで伝達される表示情報を表示する。表示部23は、例えば、各種操作画面や情報の入力画面などの各種情報を表示する。なお、表示部23は、入力部22の機能を有するタッチパネルとして形成されてもよい。
記憶部24は、例えば、HDD、フラッシュメモリ、EEPROM、ROM、またはRAMなどを備え、ファームウェアやアプリケーションプログラムなど、管理端末20が備えるCPUが実行するための各種プログラムやCPUが実行した処理の結果などを記憶する。管理端末20は、例えば、管理端末20の備えるCPUが管理端末20に記憶されているプログラムを実行することによって機能する。
処理部25は、CPUなどを含むプロセッサであり、管理端末20の統括的な制御処理を行う。処理部25は、例えば、登録申請が行われた予測モデルに関する情報を、通信部21を介して、研究開発支援装置30から受信し、表示部23に表示する。また、処理部25は、入力部22から入力された、新たに作成された予測モデルの設定に関する情報を、通信部21を介して、研究開発支援装置30に送信する。
研究開発支援装置30(予測管理装置の一例)は、例えば、サーバ装置である。研究開発支援装置30は、例えば、CPUや記憶装置を備える。研究開発支援装置30は、ネットワークNWを介して、ユーザ端末10及び管理端末20と接続可能である。
研究開発支援装置30は、材料の性能予測、特性予測又は構造予測を行うためのモデル構築を行うための、ウェブアプリケーションに関する情報を、ネットワークNWを介して、ユーザ端末10に送信する。また、研究開発支援装置30は、上述したモデル構築を行うための情報であって、ユーザ端末10に入力された情報を、ネットワークNWを介して、ユーザ端末10から受信する。研究開発支援装置30は、ユーザ端末10から受信したモデル構築に関する情報を記憶部32に記憶する。
また、研究開発支援装置30は、構築したモデルを用いて計算を行うためのデータに関する情報を、ネットワークNWを介して、ユーザ端末10から受信する。また、研究開発支援装置30は、受信した計算を行うためのデータを用いて、構築したモデルの計算を行う。また、研究開発支援装置30は、受信したデータを用いて計算を行った結果に関する情報を、ネットワークNWを介して、ユーザ端末10に送信する。
研究開発支援装置30は、新たに登録申請が行われた予測モデルに関する情報を、ネットワークNWを介して、管理端末20に送信する。また、研究開発支援装置30は、送信した予測モデルに関する情報に基づいて管理端末20に入力された、当該予測モデルの設定に関する情報を、ネットワークNWを介して、管理端末20から受信する。研究開発支援装置30は、受信した情報に基づいて、登録申請が行われた予測モデルを、モデル構築を行う際に使用するウェブアプリケーション上で、使用可能にするための処理を行う。また、研究開発支援装置30は、管理端末20から受信した情報に基づき、新たに作成された予測モデルに対応する実行プログラムを、予め決められた規則に従い、記憶部32の所定のディレクトリに配備する。
研究開発支援装置30は、通信部31、記憶部32及び処理部33を備える。
通信部31は、有線LAN通信、無線LAN通信などを利用してネットワークNWに接続し、ネットワークNWを介して各種通信を行う。通信部31は、例えば、ネットワークNWを介して、ユーザ端末10及び管理端末20に接続し、ユーザ端末10又は管理端末20との間で、各種通信を行う。
記憶部32は、研究開発支援装置30が利用する各種情報を記憶する。記憶部32は、例えば、ウェブアプリケーションプログラム記憶部321、記述子記憶部322、予測モデル記憶部323、ワークフロー記憶部324、計算結果記憶部325、関係情報記憶部326及びユーザ情報記憶部327を備えている。
ウェブアプリケーションプログラム記憶部321は、例えば、ユーザ端末10がモデル構築に関する作業を行うために必要なウェブアプリケーションプログラムに関する情報を記憶する。ウェブアプリケーションプログラム記憶部321は、例えば、後述する記述子及び予測モデルに関する処理を行うためのアプリケーションプログラムであるインベントリシステムに関する情報、後述するワークフローを設計するためのアプリケーションプログラムであるワークフロー設計システムに関する情報、作成したワークフローを用いて計算を行うアプリケーションプログラムであるワークフロー実行システムに関する情報などを記憶する。また、ウェブアプリケーションプログラム記憶部321は、ユーザ端末10や管理端末20のUAにウェブアプリケーションプログラムに関する様々な情報を表示するための情報を記憶する。
また、ウェブアプリケーションプログラム記憶部321は、ユーザ端末10や管理端末20との情報の送受信に用いるAPI(Applicaion Programming Interface)に関する情報を記憶する。ここで、送受信に用いるAPIは、例えば、HTTP(Hypertext Transfer Protocol)を利用したAPIであり、REST(REpresentational State Transfer)の原則に従う(RESTful webAPI)ものである。以下では、REST APIを用いて、ユーザ端末10、管理端末20及び研究開発支援装置30が情報の送受信を行う例を説明するが、これには限られない。例えば、他のAPIを用いてもよい。
記述子記憶部322(記述子データベースの一例)は、記述子に関する情報を記憶する。ここで、記述子とは、材料の創製手段、構造、特性又は性能の少なくとも1つに関するパラメータに関する情報を記述したものである。記述子記憶部322は、例えば、図2(A)に示すように、記述子に関する情報を記憶する。また、記述子記憶部322は、例えば、図2(B)に示すように、構築したモデルを用いて計算を行う場合に、記述子が受け入れるデータ構造に関する情報を記憶する。
図2は、本実施形態に係る記述子記憶部322のデータ例を示す図である。
図2(A)は、記述子記憶部322が記憶する記述子に関する情報のデータ例を示す。図2(A)に示すように、記述子記憶部322は、「記述子ID」と、「別名」と、「概要」と、「分類」と、「次元」と、「単位」と、「登録者」と、「登録日時」と、「更新日時」と、「構造」とを対応付けて記憶する。
ここで、「記述子ID」は、記述子を識別するための識別情報(固有識別子の一例)を示す。記述子IDは後述する予測モデルID、ワークフローID、ランIDなどと合わせて表記が統一されたIDであってもよい。この場合、表記として、例えば、UUID(Universally Unique Identifier)を用いてもよい。また、記述子IDは、後述する記述子IDの情報を提示するURI(Uniform Resource Identifier)を用いてもよい。この場合、記述子を格納するディレクトリを示す共通のアドレスの後に、各記述子を識別する記述子IDを付けたURIを、記述子IDとする。以下、予測モデルID、ワークフローID、ランIDについても同様に、それぞれの情報を提示するURIをそれぞれのIDとしてもよい。
また、「別名」は記述子を特定することのできる、記述子ID以外の別名を示す。また、「概要」は記述子が受け入れる情報など、記述子を説明する情報を示す。「別名」と「概要」は同一のものであってもよい。
「分類」は記述子が材料の創製手段、構造、特性又は性能のどのパラメータに関する情報かを示す。創製手段に分類される記述子は、例えば、入熱量、熱履歴、溶接の母材及び溶接材の化学組成など、材料を創製する過程において用いられた材料や、加えられた物理量に関する情報を記述する記述形式である。ここで、創製する過程で用いられた材料は、当該材料の成分である材料成分の情報も含む。
構造に分類される記述子は、例えば、溶接部の形状、多結晶から構成される材料における平均粒径などの当該多結晶の統計的構造パラメータ、溶接部のミクロ組織形状など、材料の構造に関する情報を記述する記述形式である。
特性に分類される記述子は、例えば、引張、伸び、降伏点、ヤング率、断面収縮率、降伏比、シャルピー衝撃値などの強度特性値など、材料の量に依存しない性質であって、測定可能な挙動である、特性に関する情報を記述する記述形式である。
性能に分類される記述子は、例えば、試験片の破談に至るまでに加えた応力の回数など、材料が適用される箇所に応じて発揮される能力である、性能に関する情報を記述する記述形式である。
「次元」は、計算を行う場合に、記述子が受け入れるデータの次元を国際量体系で定義される方式を用いて表現したものを示す。また、「単位」は、計算を行う場合に、記述子が受け入れるデータの単位を示す。また、「登録者」は、記述子を登録したユーザを識別する情報を示す。また、「登録日時」は、記述子が新規に登録された日時を示す。また、「更新日時」は、記述子が最近更新された日時を示す。記述子が新規に登録された後に、更新が行われていない場合には、「登録日時」と「更新日時」とは同一の情報であってもよいし、「更新日時」には更新が行われていないことを示す情報が示されてもよい。また、「構造」は、計算を行う場合に、記述子が受け入れるデータ構造を示すファイルの所在を示す情報を示す。
図2(A)に示す例では、「記述子ID」が“D0001”に対応する「別名」は“鋼材規格”であり、「概要」が“規格型番”であり、「分類」が“構造”であることを示す。また、「次元」が“1”であり、「単位」が“1”であり、当該記述子が受け入れる情報は、単位がない(角度などの無次元量である、もしくは文字列などのように単位が存在しない)ものであることを示す。また、「登録者」が“U001”であり、「登録日時」が“2018/06/01 10:00”であり、「更新日時」が“2018/06/01 10:00”であることを示し、登録後更新が行われていない記述子であることを示す。また、「構造」が“/・・・/D0001.json”であることを示す。
図2(B)は、記述子記憶部322が記憶する、記述子が受け入れるデータ構造に関する情報のデータ例を示す。図2(B)に示す情報は、図2(A)において「構造」で示されたファイル(/・・・/D0001.json)に記載されている情報である。ここでは、記述子が受け入れるデータファイルがJSON(JavaScript(登録商標) Object Notation)形式で記述され、記述子が受け入れるデータファイル内のデータ構造がJSON Schema形式で記述される例を示すが、これには限られない。
図2(B)に示す例では、記述子が受け入れるデータファイルのデータ構造は、鋼材規格の型番と単位とを文字列の形式で順に記述する構造であることが示されている。記述子が受け入れるデータの形式が図2(B)に示される形式の場合、例えば、{“JISnumber”:“SCM435”,“unit”: “1”}のように表現したデータが計算を行う上で受け入れ可能となる。
予測モデル記憶部323(予測モデルデータベースの一例)は、予測モデルに関する情報を記憶する。ここで、予測モデルとは、実際にデータを与えられた場合に、計算を行う実行プログラムの入出力関係を抽出して記述したものである。実行プログラムの入出力とは、入力又は出力するデータの種類を示す入力ポート又は出力ポートを介して、入力又は出力されるデータを記述子で記述したものを示す。入出力ポートが示す入出力のデータの種類は、事前に定義されたリストから、ユーザからの入力によって予測モデルの設計時に選択される。ここで、事前に定義されたリストは、標準的には「創製手段」「構造」「特性」「性能」を含むが、これには限られない。入出力ポートを入出力する記述子の分類には、当該ポートが示すデータの種類が含まれなければならない。例えば、記述子の種類が「創製手段」及び「構造」である場合に、当該記述子が入出力できるポートは、「創製手段」又は「構造」に分類されるポートに限定される。
予測モデル記憶部323は、例えば、図3(A)に示すように、予測モデルに関する情報を記憶する。また、予測モデル記憶部323は、例えば、図3(B)に示すように、予測モデルが含む入出力ポートに関する情報を記憶する。
図3は、本実施形態に係る予測モデル記憶部323のデータ例を示す図である。
図3(A)は、予測モデル記憶部323が記憶する予測モデルに関する情報のデータ例を示す。図3(A)に示すように、予測モデル記憶部323は、「予測モデルID」と、「別名」と、「実行形式」と、「登録者」と、「登録日時」と、「更新日時」と、「入出力ポート」と、「管理」とを対応付けて記憶する。
ここで、「予測モデルID」は、予測モデルを識別するための識別情報(固有識別子の一例)を示す。また、「別名」は予測モデルを特定することのできる、予測モデルID以外の別名を示す。また、「実行形式」は予測モデルに対応する実行プログラムが配備されているディレクトリに関する情報を示す。また、「登録日時」は、予測モデルが新規に登録された日時を示す。また、「更新日時」は、予測モデルが最近更新された日時を示す。当該予測モデルが新規に登録された後に、更新が行われていない場合には、「登録日時」と「更新日時」とは同一の情報であってもよいし、「更新日時」には更新が行われていないことを示す情報が示されてもよい。また、「入出力ポート」は、予測モデルが含む入力ポート及び出力ポートを識別する情報を示す。また、「管理」とは、予測モデルが初めて登録される際に、管理端末20のユーザ(管理者)によって登録に関する処理が行われたか否かを識別する情報を示す。
図3(A)に示す例では、「予測モデルID」が“M0001”に対応する「別名」は“シャルピー試験”であり、「時刻形式」が“/・・・/M0001.exe”であり、「登録者」が“U001”であり、「登録日時」が“2018/07/01 10:00”であり、「更新日時」が“2018/07/01 10:00”であることを示し、登録後更新が行われていない予測モデルであることを示す。また、「入出力ポート」が“M0001P01、M0001P02、M0001P03、M0001P04・・・”であることを示し、予測モデルに複数の入出力ポートが存在していることを示す。また、「管理」が“〇”であり、管理者によって登録に関する処理が行われたことを示す。
図3(B)は、予測モデル記憶部323が記憶する予測モデルの入出力ポートに関する情報のデータ例を示す。図3(B)に示すように、予測モデル記憶部323は、「ポートID」と、「識別」と、「分類」と、「必須」と、「記述子」とを対応付けて記憶する。
ここで、「ポートID」は、予測モデルの入出力ポートを識別するための識別情報を示す。また、「識別」はポートが入力ポートであるか出力ポートであるかを識別する情報を示す。また、「分類」は入出力ポートが受け入れるデータの種類を示す。また、「必須」は当該ポートからデータが必ず入出力されるか否かを示す。また、「記述子」は、当該ポートから入出力される記述子の記述子IDを示す。
図3(B)に示す例では、「ポートID」が“M0001P01”に対応する「識別」は“入力”であり、「分類」が“構造”であり、「必須」が“〇”であり、「記述子」が“D0001”であることを示し、“M0001P01”が示すポートは構造に分類される記述子を必ず受け入れなければならない入力ポートであり、受け入れる記述子として、“D0001”の記述子IDで示される記述子が指定されていることを示す。
ワークフロー記憶部324(ワークフローデータベースの一例)は、ワークフローに関する情報を記憶する。ここで、ワークフローとは、複数の予測モデルが入出力の記述子を介して互いに接続されたものとして記述したものである。
ワークフロー記憶部324は、例えば、図4(A)に示すように、ワークフローに関する情報を記憶する。また、ワークフロー記憶部324は、例えば、図4(B)に示すように、ワークフローが含む複数の予測モデル間の接続関係に関する情報を記憶する。
図4は、本実施形態に係るワークフロー記憶部324のデータ例を示す図である。
図4(A)は、ワークフロー記憶部324が記憶するワークフローに関する情報のデータ例を示す。図4(A)に示すように、ワークフロー記憶部324は、「ワークフローID」と、「別名」と、「説明」と、「登録者」と、「登録日時」と、「更新日時」と、「使用モデル」とを対応付けて記憶する。
ここで、「ワークフローID」は、ワークフローを識別するための識別情報(固有識別子の一例)を示す。また、「別名」はワークフローを特定することのできる、ワークフローID以外の別名を示す。また、「説明」はワークフローを説明する情報を示す。また、「登録日時」は、ワークフローが新規に登録された日時を示す。また、「更新日時」は、ワークフローが最近更新された日時を示す。ワークフローが新規に登録された後に、更新が行われていない場合には、「登録日時」と「更新日時」とは同一の情報であってもよいし、「更新日時」には更新が行われていないことを示す情報が示されてもよい。また、「使用モデル」は、ワークフローが含む予測モデルを識別する情報を示す。
図4(A)に示す例では、「ワークフローID」が“W0001”に対応する「別名」は“性能試験1”であり、「説明」が“〇〇〇”であり、「登録者」が“U001”であり、「登録日時」が“2018/08/01 10:00”であり、「更新日時」が“2018/08/01 10:00”であることを示し、登録後更新が行われていないワークフローであることを示す。また、「使用モデル」が“M0001、M0002・・・”であることを示し、ワークフローに複数の予測モデルが使用されていることを示す。
図4(B)は、ワークフロー記憶部324が記憶するワークフローが含む複数の予測モデル間の接続関係に関する情報のデータ例を示す。図4(B)に示すように、ワークフロー記憶部324は、「ワークフローID」と、「ポートID」と、「接続するポート」とを対応付けて記憶する。
ここで、「ポートID」は、ワークフロー内に使用されている予測モデルに含まれる入出力ポートのポートIDを示す。また、「接続するポート」は、ワークフロー内において、「予測モデル」の「ポートID」に示されるポートIDで識別されるポートが、接続しているポートのポートIDを示す。接続するポートがない場合には「なし」など、接続するポートが存在しないことを示す。また、当該ポートがワークフロー全体の入力または出力の一部となっている場合には、それぞれ「入力」「出力」などによって、それぞれの接続関係を示す。
図4(B)に示す例では、「ワークフローID」が“W0001”で、「ポートID」が“M0001P01”に対応する「接続するポート」が“M0002P02”であることを示す。W0001で識別されるワークフロー内に使用されている予測モデルのうち、“M0001P01”で識別されるポートに接続しているポートのポートIDが“M0002P02”であることを示す。また、別の例として、「ワークフローID」が“W0001”で「ポートID」が“M0001P02”であるポートは「入力」であることを示し、ワークフロー全体の入力のうちの1つを当該ポートから受け入れることを示す。
計算結果記憶部325(結果データベースの一例)は、ワークフローと、ワークフロー全体の計算を実行するための実行パラメータとを用いて計算を実行した結果を記憶する。ここで計算は、ワークフローに含まれる複数の予測モデルに対応する、複数の実行プログラムを順次実行することによって得られる。また、計算結果記憶部325は、複数の実行プログラムを順次実行し得られる、ワークフローの最終的な計算結果だけでなく、複数の実行プログラムそれぞれの入力及び出力のデータに関する情報も記憶する。
計算結果記憶部325は、例えば、図5(A)に示すように、計算結果及び計算状況に関する情報を記憶する。また、計算結果記憶部325は、例えば、図5(B)に示すように、実行パラメータに関する情報を記憶する。また、計算結果記憶部325は、例えば、図5(C)に示すように、ワークフローが含む個々の予測モデルに対応する実行プログラムの計算に関する情報を記憶する。
図5は、本実施形態に係る計算結果記憶部325のデータ例を示す図である。
図5(A)は、計算結果記憶部325が記憶する計算結果に関する情報のデータ例を示す。図5(A)に示すように、計算結果記憶部325は、「ランID」と、「実行者」と、「説明」と、「ワークフロー」と、「ステータス」と、「実行パラメータ」と、「実行日時」と、「完了日時」と、「計算ジョブ」と、「データ保存」とを対応付けて記憶する。
ここで、「ランID」は、実行結果を識別するための識別情報(固有識別子の一例)を示す。また、「実行者」は、計算を行ったユーザを識別する情報を示す。また、「説明」は、実行する計算を説明する情報を示す。また、「ワークフロー」は計算を実行する対象となるワークフローのワークフローIDなどの識別情報を示す。また、「ステータス」は実行を指示した計算の進捗を示す情報を示す。「ステータス」は、計算実行前、計算実行中、計算完了を示す情報のほか、ユーザによってキャンセルされたことを示す情報などを示す。また、何らかの理由で計算が完了できなかった場合に実行エラーが起きた情報などを示してもよい。また、「実行パラメータ」は、計算を実行するために、ワークフローの入力ポートに入力した情報を識別する情報を示す。また、「実行日時」は、ワークフロー全体の計算が開始された日時を示す。また、「完了日時」は、ワークフロー全体の計算が完了した日時を示す。また、「計算ジョブ」は、ワークフローに含まれる予測モデルに対応する実行プログラム毎の計算処理を識別する識別情報を示す。また、「データ保存」は計算結果と計算時のログを格納するファイルに関する情報を示す。ここで、計算時のログとは、計算を実行した日時や、実行内容などの情報などを含む情報である。
図5(A)に示す例では、「ランID」が“R0001”に対応する「実行者」は“U001”であり、「説明」が“W1_01”であり、「ステータス」が“完了”であることを示す。また、「実行パラメータ」が“R0001P001、R0001P002”であり、2種類の実行パラメータが与えられたことを示す。また、「実行日時」が、“2018/08/01 10:00”であり、「完了日時」が“2018/08/01 10:02”であることを示す。また、「計算ジョブ」が“R0001J0001、R0001J0002”であり、2種類の実行プログラムが実行されたことを示す。また、「データ保存」が“/・・・/R0001/”であり、記載されたディレクトリ以下に計算結果と計算時のログが格納されていることを示す。
図5(B)は、計算結果記憶部325が記憶する実行パラメータに関する情報のデータ例を示す。図5(B)に示すように、計算結果記憶部325は、「実行パラメータ」と、「名前」と、「型」と、「必須」と、「単位」と、「パラメータ」とを対応付けて記憶する。
ここで、「名前」は、実行パラメータを記述する記述子の情報を示す。例えば、実行パラメータを記述する記述子の別名などであってもよい。また、「型」は実行パラメータが与えられる形式を示す。また、「必須」は実行パラメータが計算を行う上で必須のパラメータであるか否かを示す。また、「単位」は実行パラメータの単位を示す。また、「パラメータ」は実行パラメータが保存されるファイル名を示す。当該ファイルは、上述したデータ保存ディレクトリ以下に保存される。
図5(B)に示す例では、「実行パラメータ」が“R0001P001”に対応する「名前」が“熱履歴”であり、「型」が“File”であり、「必須」が“〇”であり、「単位」が“[s、℃]”であり、「パラメータ」が“input1.json”であることを示し、この実行パラメータは熱履歴を示すファイルによって与えられたもので、ファイル内のデータは時間と温度を示す情報が組となっていることを示す。
図5(C)は、計算結果記憶部325が記憶する計算ジョブに関する情報のデータ例を示す。図5(C)に示すように、計算結果記憶部325は、「計算ジョブ」と、「ジョブ名」と、「作成日時」と、「開始日時」と、「完了日時」とを対応付けて記憶する。
ここで、「ジョブ名」は、計算ジョブに対応する実行プログラムを示す情報を示す。例えば、ジョブ名は、実行プログラムの入出力関係を示す予測モデルの別名などであってもよい。また「作成日時」は実行プログラムを実際に用いて計算を行う上で、後述する計算実行部334が実行プログラムを読み出した日時を示す。また、「開始日時」は実行プログラムが計算の実行を開始した日時を示す。また、「完了日時」は実行プログラムが計算を完了した日時を示す。なお、「作成日時」「開始日時」「完了日時」が何らかの理由によって存在しない(読み出しに失敗した、入力データが得られず計算を実行できなかったなど)場合には、空欄のままとしてもよい。または、日時データが存在しないことを示す記載を行ってもよい。なお、各実行プログラムの入力及び出力に関するデータは、計算ジョブを識別する識別情報を用いて一意に定まる名前のファイルであり、図5(C)には当該ファイル名が記載されていないが、これには限られない。
図5(C)に示す例では、「計算ジョブ」が“R0001J0001”に対応する「ジョブ名」が“予測モデルA”であり、「作成日時」が“2018/08/01 10:00”であり、「開始日時」が“2018/08/01 10:00”であり、「完了日時」が“2018/08/01 10:02”であることを示す。
関係情報記憶部326は、上述した記述子、予測モデル、ワークフロー及び実行結果(以下、「記述形式群」とも称する)の関係性に関する情報を記憶する。関係情報記憶部326は、その関係性をRDF(Resource Description Framework)や、XML(Extensible Markup Language)などを用いて記述し、記憶する。
関係情報記憶部326は、例えば、図6に示すように、記述形式群の関係性に関する情報を記憶する。
図6は、本実施形態に係る関係情報記憶部326のデータ例を示す図である。
図6に示す例では、関係情報記憶部326は、関係性をXML形式で記述されたものを記憶する。関係性を記述するXMLは、実行結果の情報を示すタグである<run>〜</run>を含む。実行結果の情報を示すタグは、内部に実行結果を識別するランIDと、計算を実行した対象であるワークフローの情報を示すタグである<workflow>〜</workflow>を含む。ワークフローの情報を示すタグは、内部にワークフローを識別するワークフローIDと、ワークフローに含まれる予測モデルの情報を示すタグである<model>〜</model>を含む。予測モデルの情報を示すタグは、内部に予測モデルを識別する予測モデルIDと、予測モデルが保持するポートの情報を示すタグである<port>〜</port>を含む。ポートの情報を示すタグは、内部にポートを識別するポートIDと、入力・出力のいずれかを示す情報と、接続するポートの情報と、ポートを介して入出力を行ったデータの記述子の情報を示すタグである<descriptor>〜</descriptor>を含む。記述子の情報を示すタグは、内部に記述子を識別する記述子IDと、記述子で記述された入出力データに関する情報を示すタグである<file>〜</file>を含む。入出力データに関する情報を示すタグは、内部にファイル名を示す情報と、ファイルが保存されているアドレスを示す情報を含む。なお、記述子、予測モデル、ワークフロー及び実行結果を示すタグなどの表現は上述したものに限られない。また、各IDは上述したURIを用いて表現してもよい。この場合、関係性はRDFをXML形式で示したものであってもよい。
ユーザ情報記憶部327は、本システムを利用するユーザに関する情報を記憶する。
図7は、本実施形態に係るユーザ情報記憶部327のデータ例を示す図である。
図7に示すように、ユーザ情報記憶部327は、「ユーザID」と、「ユーザ名」と、「辞書」とを対応付けて記憶する。また「辞書」は、ユーザが頻繁に利用するなどの理由から、検索することなく利用できるようにした記述子及び予測モデル(以下、「インベントリ」とも称する)の情報を記憶したものを示す。また、「辞書」は、階層構造を持ち、ユーザが自由に階層を作成し、インベントリを階層化して保存することができる。「辞書」は複数存在し、それぞれの辞書ごとに「ID」と「辞書位置」と「登録日時」とを関連付けて記憶する。ここで「ID」とは、登録したインベントリを識別する識別情報を示す。また、「登録位置」はユーザが登録した「辞書」内の階層の情報を示す。また、「登録日時」はユーザが、IDに示されるインベントリを登録した日時を示す。
図7に示す例では、「ユーザID」が“U001”に対応する「ユーザ名」が“ユーザA”であり、「所属グループ」が“0、1”であり、「辞書1」の「ID」が“D0001”であり、「辞書位置」が“/xxx/”であり、「登録日時」が“2018/06/10 10:30”であることを示す。
処理部33は、例えば、CPUなどを含むプロセッサであり、研究開発支援装置30の統括的な制御処理を行う。処理部33は、例えば、ウェブアプリケーションプログラムを利用することを示す情報をユーザ端末10から受信し、受信した情報に基づいて、ウェブアプリケーションプログラムに関する情報をユーザ端末10に送信する。また、処理部33は、例えば、モデル構築を行うための情報をユーザ端末10から受信し、受信した情報に基づいて、記憶部32に記憶された情報をユーザ端末10に送信する、または記憶部32に記憶した情報を更新する。また、処理部33は、例えば、計算を行うための実行パラメータに関する情報をユーザ端末10から受信し、受信した情報に基づいて、計算を実行する。また、処理部33は、例えば、計算結果を要求する情報をユーザ端末10から受信し、受信した情報に基づいて、計算結果をユーザ端末10に送信する。また、処理部33は、例えば、更新された予測モデルの情報を要求する情報を管理端末20から受信し、受信した情報に基づいて、記憶部32に記憶された情報を送信する。また、処理部33は、例えば、更新された予測モデルの設定に関する情報を管理端末20から受信し、受信した情報に基づいて、記憶部32に記憶した情報を更新する。また、処理部33は、例えば、システムのユーザに関する情報をユーザ端末10から受信し、受信した情報に基づいて、記憶部32に記憶された情報をユーザ端末10に送信する。
処理部33は、取得部331、API処理部332、モデル処理部333、計算実行部334、ユーザ情報処理部335及び出力部336を備えている。
取得部331は、ユーザ端末10及び管理端末20からウェブブラウザを用いて入力された各種情報を、通信部31を介して取得する。取得部331は、取得した情報をAPI処理部332に出力する。
API処理部332は、取得部331が出力した情報を取得する。API処理部332は、ウェブアプリケーションプログラム記憶部321が記憶するAPIに関する情報を読み出し、読み出した情報と取得部331から取得した情報とに基づいて、ユーザ端末10及び管理端末20からの情報(以下、「リクエスト情報」とも称する)を解析する。API処理部332は、解析したリクエスト情報がウェブアプリケーションを表示する情報である場合、API処理部332は、ウェブアプリケーションプログラム記憶部321からウェブアプリケーションプログラムに関する情報を読み出す。API処理部332は、ウェブアプリケーションプログラム記憶部321からAPIに関する情報を読み出し、読み出した情報に基づいて、ウェブアプリケーションプログラムに関する情報を、APIを利用して表現した情報に変換する。API処理部332は変更した情報を出力部336に出力する。
また、API処理部332は、リクエスト情報が記述形式群に関する情報である場合、解析したリクエスト情報をモデル処理部333に出力する。また、API処理部332は、解析したリクエスト情報が計算の実行に関する情報である場合、取得した情報を計算実行部334に出力する。
また、API処理部332は、モデル処理部333又は計算実行部334から取得したレスポンス情報について、APIを利用して表現した情報に変換する。API処理部332は、ウェブアプリケーションプログラム記憶部321から、APIに関する情報を読み出し、モデル処理部333又は計算実行部334から取得した情報を、APIを利用して表現した情報に変換する。API処理部332は、変換した情報を出力部336に出力する。
また、API処理部332は、リクエスト情報がユーザ情報に関する情報である場合、解析したリクエスト情報をユーザ情報処理部335に出力する。
また、API処理部332は、ユーザ情報処理部335から取得したレスポンス情報について、APIを利用して表現した情報に変換する。API処理部332は、ウェブアプリケーションプログラム記憶部321から、APIに関する情報を読み出し、ユーザ情報処理部335から取得した情報を、APIを利用して表現した情報に変換する。API処理部332は、変換した情報を出力部336に出力する。
モデル処理部333は、記述形式群に関する処理を行う。モデル処理部333は、API処理部332から取得したリクエスト情報に基づいて、記述形式群を記憶する記憶部から情報を読み出す。また、モデル処理部333は、API処理部332から取得したリクエスト情報に基づいて、記述形式群を記憶する記憶部に対する処理を行わせる。また、モデル処理部333は、読み出した情報や、記憶部に対する処理を行わせた結果などのレスポンス情報をAPI処理部332に出力する。
モデル処理部333は、インベントリ処理部3331及びワークフロー処理部3332を備える。
インベントリ処理部3331(登録処理部の一例)は、API処理部332から取得したリクエスト情報であって、記述子及び予測モデルに関するリクエスト情報に対応する処理を行う。インベントリ処理部3331は、リクエスト情報が記述子の新規登録に関する情報の場合、記述子記憶部322に取得した情報を記憶させる。また、インベントリ処理部3331は、リクエスト情報が、記述子の更新、削除に関する情報の場合、当該記述子に対する更新、削除に関する処理を記述子記憶部322に行わせる。インベントリ処理部3331は、記述子の新規登録、更新に関する処理が完了したか否かに関する情報をレスポンス情報として、API処理部332に出力する。また、インベントリ処理部3331は、リクエスト情報が、記述子の読み出しに関する情報の場合、記述子記憶部322又は関係情報記憶部326から当該記述子に関する情報を読み出す。インベントリ処理部3331は、読み出した情報をレスポンス情報として、API処理部332に出力する。
また、インベントリ処理部3331は、リクエスト情報が予測モデルの新規登録に関する情報の場合、予測モデル記憶部323に取得した情報を記憶させる。インベントリ処理部3331は、ユーザ端末10のユーザからのリクエスト情報に基づいて新規登録が完了した場合、管理端末20のユーザによる登録に関する処理が未完了であることを示す情報を、レスポンス情報としてAPI処理部332に出力する。また、インベントリ処理部3331は、リクエスト情報が、予測モデルの更新、削除に関する情報の場合、当該予測モデルに対する更新、削除の処理を予測モデル記憶部323に行わせる。インベントリ処理部3331は、リクエスト情報に基づいた更新、削除が完了したか否かに関する情報をレスポンス情報として、API処理部332に出力する。また、インベントリ処理部3331は、リクエスト情報が、予測モデルの読み出しに関する情報の場合、予測モデル記憶部323又は関係情報記憶部326から当該予測モデルに関する情報を読み出す。インベントリ処理部3331は、読み出した情報をレスポンス情報として、API処理部332に出力する。
また、インベントリ処理部3331は、リクエスト情報が、管理端末20からの情報であって、管理者による処理が必要な予測モデルに関する情報の読み出しに関する情報である場合には、予測モデル記憶部323から、管理者による処理が必要な予測モデルの情報を読み出し、読み出した情報をAPI処理部332に出力する。また、インベントリ処理部3331は、リクエスト情報が、管理端末20からの情報であって、予測モデルに対する管理者による処理に関する情報である場合には、取得した情報に基づいて、当該予測モデルに対する処理を、予測モデル記憶部323に行わせる。インベントリ処理部3331は、処理が完了したか否かに関する情報をレスポンス情報として、API処理部332に出力する。
インベントリ処理部3331に関する処理の詳細については、後述する。
ワークフロー処理部3332は、API処理部332から取得したリクエスト情報であって、ワークフローに関するリクエスト情報に対応する処理を行う。ワークフロー処理部3332は、リクエスト情報がワークフローの新規登録に関する情報の場合、ワークフロー記憶部324に取得した情報を記憶させる。また、ワークフロー処理部3332は、リクエスト情報が、ワークフローの更新、削除に関する情報の場合、ワークフロー記憶部324に当該ワークフローに対する更新、削除に関する処理を行わせる。ワークフロー処理部3332は、記述子の新規登録、更新、削除に関する処理が完了したか否かに関する情報をレスポンス情報として、API処理部332に出力する。
また、ワークフロー処理部3332は、リクエスト情報が、ワークフローの読み出しに関する情報の場合、ワークフロー記憶部324から当該ワークフローに関する情報を読み出す。ワークフロー処理部3332は、読み出した情報をレスポンス情報として、API処理部332に出力する。
ワークフロー処理部3332に関する処理の詳細については、後述する。
計算実行部334(実行部の一例)は、API処理部332から取得したリクエスト情報であって、計算の実行に関するリクエスト情報に対応する処理を行う。計算実行部334は、リクエスト情報に含まれる実行パラメータの情報を取得し、計算結果記憶部325に記憶させる。また、計算実行部334は、リクエスト情報に含まれるワークフローの情報を取得し、ワークフロー記憶部324から当該ワークフローの情報を読み出す。計算実行部334は読みだしたワークフローに含まれる予測モデルの情報を取得し、予測モデル記憶部323から、予測モデルに対応する実行プログラムを取得する。計算実行部334は、取得した情報を計算結果記憶部325に記憶させる。計算実行部334は、取得した情報と、実行パラメータの情報に基づいて、計算を実行する。計算実行部334は、計算を実行した結果に関する情報を計算結果記憶部325に記憶させる。計算実行部334は、予測モデルに対応する実行プログラム毎の入出力の結果に関する情報についても、計算結果記憶部325に記憶させる。また、計算実行部334は、計算結果が得られた場合、当該計算結果と、当該計算結果を算出するために用いた、ワークフロー、予測モデル、記述子、入出力ファイルの関係性に関する情報を関係情報記憶部326に記憶させる。また、計算実行部334は、計算結果に関する情報をAPI処理部332に出力する。
計算実行部334に関する処理の詳細については、後述する。
ユーザ情報処理部335は、API処理部332から取得したリクエスト情報であって、ユーザ情報に関するリクエスト情報に対応する処理を行う。ユーザ情報処理部335は、リクエスト情報に含まれるユーザの情報を取得し、ユーザ情報記憶部327から当該ユーザの情報を読み出す。ユーザ情報処理部335は、取得した情報をAPI処理部332に出力する。
また、計算結果記憶部325、ユーザに関する情報を更新する情報を取得し、取得した情報を、ユーザ情報記憶部327に記憶させる。ユーザ情報処理部335は、ユーザに関する更新処理の結果に関する情報をAPI処理部332に出力する。
出力部336は、API処理部332から取得した情報に基づいて、通信部31を介して、ユーザ端末10及び管理端末20にレスポンス情報を送信する処理を行う。
次に、図面を参照して、本実施形態に係る予測管理システム1の動作について説明する。
[記述子に関するインベントリシステムの処理]
まず、図8を参照して、本実施形態に係るデータ格納方法における、インベントリシステムが行う記述子に関する処理の一例について説明する。図8は、本実施形態に係る記述子に関する処理の一例を示すフローチャートである。
まず、ユーザ端末10のユーザ(以下、「システム利用者」とも称する)は、ウェブブラウザを用いて、ネットワークNW上の図示せぬゲートウェイにおいて、インベントリシステム、ワークフロー設計システム、ワークフロー実行システムへのログインを行う。ログイン後、システム利用者によって、インベントリシステムを利用する選択が行われる。研究開発支援装置30は、ユーザ端末10から、インベントリシステムにおけるシステム利用者のポータルページに関するリクエスト情報を取得する。ここで、システム利用者のポータルページとは、システム利用者のユーザIDを用いて示されるURIのリクエスト情報に対して、表示されるページなどである。なお、ユーザIDがURIの場合には当該URIのリクエスト情報に対して、表示されるページであってもよい。取得部331は取得した情報をAPI処理部332に出力する。API処理部332は、取得した情報を解析後、リクエスト情報に含まれるユーザIDに基づいて、ユーザ情報記憶部327から当該ユーザIDに関する情報を取得する。API処理部332は、取得した情報に基づいて、レスポンス情報を生成し、ユーザ端末10に送信する。ここでレスポンス情報は、ポータルページを表示するような情報である。ユーザ端末10は、受信したレスポンス情報に基づいて、表示部13にポータルページを表示させる(ステップS100)。
図9は、本実施形態に係る、インベントリシステムのポータルページの一例を示す図である。
ユーザ端末10は、システム利用者によってインベントリシステムが選択された場合、ウェブブラウザ上にポータルページの表示画面D10を表示させる。表示画面D10は辞書表示部D11、選択インベントリ表示部D12、記述子新規作成ボタンBT13及び、予測モデル新規作成ボタンBT14を含んで構成される。ここで、辞書表示部D11は、システム利用者の辞書を表示する領域である。また、選択インベントリ表示部D12は、辞書表示部D11に表示されている、インベントリが選択された場合に、当該インベントリに関する情報を表示する領域である。また、記述子新規作成ボタンBT13は、記述子の新規作成を行うためのボタンである。また、予測モデル新規作成ボタンBT14は、予測モデルの新規作成を行うためのボタンである。ユーザ端末10は、表示画面D10を表示すると、処理をステップS102に進める。
ユーザ端末10は、記述子新規作成ボタンBT13が押下された場合(ステップS102 YES)、記述子の新規作成に関するリクエスト情報を研究開発支援装置30に送信する。その後ステップS108に進む。予測モデル新規作成ボタンBT14が押下された場合については後述する。ユーザ端末10は、新規作成ボタンBT13、BT14が押下されない場合(ステップS102 NO)、処理をステップS104に進める。
ユーザ端末10の入力部12から、辞書表示部D11に表示されているインベントリを選択する入力が行われると、ユーザ端末10は、当該インベントリに関する情報を要求するリクエスト情報を、研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は、受信したリクエスト情報に基づいて、当該インベントリに関する情報を記述子記憶部322又は予測モデル記憶部323から取得し、選択インベントリ表示部D12を表示するようなレスポンス情報を生成する。研究開発支援装置30は生成したレスポンス情報をユーザ端末10に送信する。ユーザ端末10は受信したレスポンス情報を選択インベントリ表示部D12に表示する。
図9は、ユーザが辞書表示部D11内の記述子D0001を選択した場合に、選択インベントリ表示部D12に記述子D0001に関する情報を表示している状態を示している。ここで、選択インベントリ表示部D12には、当該インベントリが登録されているユーザ辞書に関する情報が表示される。例えば、図9の選択インベントリ表示部D12には、インベントリを識別するインベントリID(記述子ID又は予測モデルID)、インベントリの種類、インベントリのユーザ辞書における登録位置(ディレクトリなどの情報)、ユーザ辞書への登録日時などが表示されている。
また、インベントリIDには、インベントリの詳細を表示するページへのリンクL14が含まれている。なお、リンクL14はインベントリIDに含まれるとは限られない。例えば、選択インベントリ表示部D12内に別途表示されるボタンなどの他の要素によって表現されてもよい。
ユーザ端末10は、リンクL14からのリンクがシステム利用者によって選択された場合や、インベントリ検索などによって検索されたインベントリの詳細情報を表示する入力がシステム利用者によって行われた場合、インベントリ詳細についての情報を要求するリクエスト情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は、受信した情報に基づいて、記述子記憶部322又は予測モデル記憶部323から当該インベントリに関する情報を取得する。また、研究開発支援装置30は、受信した情報に基づいて、ユーザ情報記憶部327から当該記述子が登録されている辞書に関する情報を取得する。研究開発支援装置30は取得した情報を含むレスポンス情報をユーザ端末10に送信する。ここで、レスポンス情報は、当該インベントリの詳細情報を表示するウェブページ(以下、単に「ページ」とも称する)である。ユーザ端末10は受信した情報を表示する。
図10A、図10Bは、本実施形態に係る、記述子の詳細情報に関するウェブページの一例を示す図である。
図10Aは、本実施形態に係る、記述子の詳細情報を閲覧する場合に表示されるウェブページの一例を示す。ユーザ端末10は、システム利用者によって記述子の詳細情報を表示する選択がなされた場合、ウェブブラウザ上に、研究開発支援装置30から受信した情報に基づいて、記述子の詳細情報を表示する記述子詳細画面D20を表示させる(ステップS104)。記述子詳細画面D20は、例えば、当該記述子に関する詳細情報、当該記述子が受け入れるデータの構造を示す情報及び、当該記述子が使用されている予測モデルに関する情報、当該記述子の情報を編集するためのボタンBT23などを含んで構成される。
図10Aでは、記述子詳細画面D20は、“D0001”で識別される記述子についての詳細情報として、当該記述子のID、別名、登録者、次元、単位、説明、登録日時、更新日時などの詳細情報を表示する。また、記述子詳細画面D20は、当該記述子が受け入れるデータの構造を示したファイル名と、当該ファイルへのリンクL21を表示する。ここでは、図2(B)に示されるJSONファイルへのリンクが示されている。また、記述子詳細画面D20は、当該記述子が取り込まれている辞書に関する情報を、取込辞書欄に表示する。なお、表示する辞書は、辞書のディレクトリ毎に他のユーザへの公開・非公開などが設定されていてもよい。この場合、他のユーザに関する情報については、当該記述子が公開設定されて登録されている場合は、取込辞書欄に表示が行われる。
また、図10Aにおいて、記述子詳細画面D20は、当該記述子が使用されている予測モデルを識別する情報と、当該予測モデルの詳細情報を表示するページへのリンクL22をモデル欄に表示する。ここで、予測モデルを識別する情報は、予測モデルの別名として登録されている名前を表示しているが、これには限られない。例えば、予測モデルのIDなどを表示してもよい。また、図10Aに示した例では、当該記述子が予測モデルの入力ポートに接続する入力記述子か、出力ポートに接続する出力記述子かを区別せず表示しているが、これらを区別して表示してもよい。
図10Aにおいて、システム利用者によってボタンBT23が押下された場合(ステップS106 YES)、ユーザ端末10は、当該記述子の編集に関する情報をリクエスト情報として、研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は受信した情報に基づいて、編集を開始する処理を行う。ここで、編集を開始する処理とは、当該記述子を他のユーザが編集できないようにする処理などである。研究開発支援装置30は、当該記述子を編集するページを含む情報をレスポンス情報として、ユーザ端末10に送信する。ユーザ端末10は受信した情報に基づいて、ウェブブラウザ上に編集画面を表示し、ステップS108に進む。システム利用者は、ボタンBT23を押下する入力を行わない場合(ステップS106 NO)、ステップS102へ戻り、他のインベントリを選択し閲覧するか、または新規にインベントリを作成する処理を行う。
図10Bは、記述子の詳細情報を編集する場合に表示されるウェブページの一例を示す。ユーザ端末10は、記述子の詳細画面において編集する選択を行った場合や、ポータルページで記述子の新規登録を行う選択を行った場合に、研究開発支援装置30から受信した情報に基づいて、図10Bに示されるような、記述子編集画面D24をウェブブラウザ上に表示させる。記述子を新規に作成する場合には、研究開発支援装置30は、記憶部32を参照し、これまでに使用されていないIDを新たな記述子IDとして設定し、当該記述子IDを編集する記述子編集画面D24に関する情報をユーザ端末10に送信する。
記述子編集画面D24は、例えば、記述子の詳細情報を編集する編集部TB25、編集した情報を更新する更新ボタンBT26、編集した情報を破棄するキャンセルボタンBT27などを含んで構成される。図10Bにおいて、記述子編集画面D24は、“D0001”で識別される記述子についての詳細情報を編集する画面を示している。編集部TB25は、システム利用者によって、編集した情報が記入される、もしくは構造を示したファイルが選択される(ステップS108)。更新ボタンBT26は、編集された情報を用いて当該記述子の情報の更新を指示するためのボタンである。キャンセルボタンBT27は、編集された情報を破棄し、当該記述子の編集の中止を指示するためのボタンである。ユーザ端末10は、システム利用者からの記述子に関する情報を編集する入力を受け付けた後、処理をステップS110に進める。
ユーザ端末10は、システム利用者によって更新ボタンBT25が押下された場合(ステップSS110 YES)、記述子の更新に関する情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は、処理をステップS112に進める。
また、ユーザ端末10は、システム利用者によって、キャンセルボタンBT26が押下された場合(ステップS110 NO)、記述子の更新を中止する情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は、受信した情報に基づいて、更新に関する処理を中止し、ステップS102に戻る。ここで、更新に関する処理とは、当該記述子を他のユーザが編集できないようにした設定を解除する処理などである。また、記述子の新規登録を中止する情報を受信した場合には、更新に関する処理として、割り振った新規IDを再度他の記述子に使用可能な状態に変更する処理などを行う。
研究開発支援装置30は、ユーザ端末10から記述子の更新に関する情報を受信し、受信した情報に基づいて、記述子記憶部322の当該記述子の情報を更新する(ステップS114)。新規作成の場合には、研究開発支援装置30は、記述子記憶部322に新たに記述子の情報を追加する。また、研究開発支援装置30は、ウェブアプリケーションプログラム記憶部321の当該記述子に関する設定情報を、変更又は追加する処理を行い、記述子の更新に関する処理を終了する。
[予測モデルに関するインベントリシステムの処理]
続いて、図11を参照して、本実施形態に係るデータ格納方法における、インベントリシステムが行う予測モデルに関する処理の一例について説明する。図11は、本実施形態に係る予測モデルに関する処理の一例を示すフローチャートである。
図11において、ステップS200はステップS100と同様であるので、説明を省略する。ユーザ端末10は、ステップS200の後、処理をステップS202に進める。
図9において、ユーザ端末10は、予測モデル新規作成ボタンBT14が押下された場合(ステップS202 YES)、予測モデルの新規作成に関するリクエスト情報を研究開発支援装置30に送信する。その後ステップS208に進む。ユーザ端末10は、新規作成ボタンBT13、BT14が押下されない場合(ステップS202 NO)、処理をステップS204に進める。なお、図9における、辞書表示部D11及び選択インベントリ表示部D12に関する表示については記述子の場合と同様であるので説明を省略する。
図12A、図12Bは、本実施形態に係る、予測モデルの詳細情報に関するウェブページの一例を示す図である。
図12Aは、予測モデルの詳細情報を閲覧する場合に表示されるウェブページの一例を示す。ユーザ端末10は、システム利用者によって予測モデルの詳細情報を表示する選択がなされた場合、ウェブブラウザ上に、研究開発支援装置30から受信した情報に基づいて、予測モデルの詳細情報を表示する予測モデル詳細画面D30を表示させる(ステップS204)。予測モデル詳細画面D30は、例えば、当該予測モデルに関する詳細情報、当該予測モデルに接続している入力記述子及び出力記述子に関する情報、記述子が入出力する入出力ポートに関する情報、及び当該予測モデルの情報を編集するためのボタンBT33などを含んで構成される。
図12Aでは、予測モデル詳細画面D30は、“M0001”で識別される予測モデルについての詳細情報として、当該予測モデルのID、別名、登録者、登録日時、更新日時などの詳細情報を表示する。また、予測モデル詳細画面D30は、当該予測モデルが接続している入力記述子及び出力記述子の情報と、それぞれの記述子へのリンクL31、L32を表示する。ここでは、入力記述子、出力記述子を示す情報として記述子の別名を表示しているが、これには限られない。例えば、記述子のIDや種類などの情報を表示してもよい。また、予測モデル詳細画面D30は、当該記述子が入出力するポートについての情報を表示する。図12Aでは、「鋼材規格」という入力記述子が入力する入力ポートが構造に分類されていること、また当該入力ポートからの入力が必須であることが示されている。
図12Aにおいて、システム利用者によってボタンBT33が押下された場合(ステップS106 YES)、ユーザ端末10は、当該予測モデルの編集に関する情報をリクエスト情報として、研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は受信した情報に基づいて、編集を開始する処理を行う。ここで、編集を開始する処理とは、当該予測モデルを他のユーザが編集できないようにする処理などである。研究開発支援装置30は、当該予測モデルを編集するページを含む情報をレスポンス情報として、ユーザ端末10に送信する。ユーザ端末10は受信した情報に基づいて、ウェブブラウザ上に編集画面を表示し、ステップS208に進む。ボタンBT33が押下されない場合(ステップS206 NO)、システム利用者は、ステップS202へ戻り、他のインベントリを選択し閲覧するか、または新規にインベントリを作成する。
図12Bは、予測モデルの詳細情報を編集する場合に表示されるウェブページの一例を示す。ユーザ端末10は、システム利用者が予測モデルの詳細画面において編集する選択を行った場合や、システム利用者がポータルページで予測モデルの新規登録を行う選択を行った場合に、研究開発支援装置30から受信した情報に基づいて、図12Bに示されるような、予測モデル編集画面D34をウェブブラウザ上に表示させる。予測モデルを新規に作成する場合には、研究開発支援装置30は、記憶部32を参照し、これまでに使用されていないIDを新たな予測モデルIDとして設定し、当該予測モデルIDを編集する予測モデル編集画面D34に関する情報をユーザ端末10に送信する。
予測モデル編集画面D34は、例えば、予測モデルの別名や、予測モデルに対応する実行プログラムを編集する編集部TB35、予測モデルが接続する入力記述子の選択部TB36、出力記述子の選択部TB37、編集した情報の更新を申請する申請ボタンBT38、編集した情報を破棄するキャンセルボタンBT39などを含んで構成される。図12Bでは、予測モデル編集画面D34は、“M0001”で識別される記述子についての詳細情報を編集する画面を示している。編集部TB35は、システム利用者によって、編集した情報が記入される、もしくは実行プログラムを示したファイルが選択される。記述子の選択部TB36、TB37は、予測モデルが接続する記述子をインベントリシステムに登録されている記述子から選択する記述子入力部と、当該記述子を入力あるいは出力するポートからの入出力の種類と、当該ポートからの入出力が必須か否かと、を合わせて選択するポート選択部の2つから構成される。入出力の種類は、事前に定義された「創製手段」「構造」「特性」「性能」のいずれかから選択する。記述子の選択部TB36、TB37は、システム利用者によって、記述子とポート情報が選択される。なお、予測モデルの更新時には、更新前後で予測モデルに対応する実行プログラムの実行に不備が生じないように、入出力ポートや実行プログラムに関する編集が行えないように制限されていてもよい。この場合、記述子は、対応するポートの種類と一致する記述子しか選択できないようにしてもよい。
申請ボタンBT38は、編集された情報を用いて当該予測モデルの情報の更新の申請を指示するためのボタンである。キャンセルボタンBT39は、編集された情報を破棄し、当該予測モデルの編集の中止を指示するためのボタンである。ユーザ端末10は、上述した方法によって、システム利用者からの予測モデルに関する情報を編集する入力を受け付けた(ステップS208)後、処理をステップS210に進める。
ユーザ端末10は、システム利用者によって申請ボタンBT38が押下された場合(ステップSS210 YES)、予測モデルの更新に関する情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は、処理をステップS212に進める。
また、ユーザ端末10は、システム利用者によって、キャンセルボタンBT39が押下された場合(ステップS210 NO)、予測モデルの更新を中止する情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は、受信した情報に基づいて、更新に関する処理を中止し、ステップS202に戻る。ここで、更新に関する処理とは、当該予測モデルを他のユーザが編集できないようにした設定を解除する処理などである。また、予測モデルの新規登録を中止する情報を受信した場合には、更新に関する処理として、割り振った新規IDを再度他の予測モデルに使用可能な状態に変更する処理などを行う。
研究開発支援装置30は、ユーザ端末10から予測モデル更新の申請に関する情報を受信すると、受信した情報と、当該情報が管理端末20による処理が行われていないことを示す情報を予測モデル記憶部323に記憶させる。なお、研究開発支援装置30は、予測モデル更新の申請が行われたことを、管理端末20に送信してもよい。
管理端末20は、管理端末20のユーザ(以下、「管理者」とも称する)によって入力される情報に基づいて、予測モデル更新の申請に関する情報を、研究開発支援装置30から受信する。管理端末20は管理者からの入力を受け入れ、更新の申請が行われた予測モデルに関する情報に基づいて、ウェブアプリケーションプログラム記憶部321の当該予測モデルに関する情報の設定情報を変更又は追加する処理を行う情報を、研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は受信した情報に従って、ウェブアプリケーションプログラム記憶部321の情報を更新する(ステップS212)。続いて管理端末20及び研究開発支援装置30は、処理をステップS214に進める。
管理端末20は、管理者からの入力を受け入れ、当該予測モデルに対応する実行プログラムを、予測モデル記憶部323の所定の保存場所に保存する情報を、研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は受信した情報に基づき、当該実行プログラムを予測モデル記憶部323の所定の保存場所に保存する処理を行う。
また、管理端末20は、予測モデル記憶部323の当該予測モデルに関する情報において、管理者によって登録が行われていない情報を、登録が行われた情報に変更する情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は受信した情報に基づいて、予測モデル記憶部323の情報を変更し(ステップS214)、予測モデルに関する処理を終了する。
[ワークフロー設計システムの処理]
次に、図13を参照して、本実施形態に係るデータ格納方法における、ワークフロー処理の一例について説明する。図13は、本実施形態に係るワークフロー処理の一例を示すフローチャートである。
まず、上述したゲートウェイからのログイン処理後、ユーザ端末10は、システム利用者によるワークフロー設計システムを選択する入力を受け入れ、受け入れた情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は、受信した情報に基づいて、ワークフロー設計システムを実行するプログラムを読み出し、ユーザ端末10に送信する。また、研究開発支援装置30は、受信した情報に基づいて、新規にワークフローを設計するか、既存のワークフローの設計を変更するかを選択させる情報を、ユーザ端末10に送信する(ステップS300)。
ユーザ端末10は、ワークフローを新規設計することを示す入力がシステム利用者からなされた場合(ステップS300 YES)、当該情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は、情報を受信し、処理をステップS306に進める。
ユーザ端末10は、既存のワークフローの設計を変更することを示す入力がシステム利用者からなされた場合(ステップS300 NO)、当該情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は、情報を受信し、処理をステップS302に進める。
研究開発支援装置30は、既存のワークフローの設計を変更する情報を受信した場合、設計変更するワークフローを選択させるページを含む情報を、ユーザ端末10に送信する。ユーザ端末10は、受信したページをウェブブラウザ上に表示する。続いて、システム利用者から、ワークフローを指定する情報の入力を受け入れ、当該情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は、受信したワークフローの情報をワークフロー記憶部324から読み出す。また、研究開発支援装置30は、ウェブアプリケーションプログラム記憶部321から、ワークフローを実行するためのアプリケーションプログラムを読み出す。研究開発支援装置30は読みだした情報をユーザ端末10に送信する。ユーザ端末10は受信したワークフロー設計システムのプログラムを実行し、受信したワークフローの情報をプログラム上に表示する(ステップS302)。
図14A〜図14Cは、本実施形態に係る、ワークフロー設計システムにおける設計画面の一例を示す図である。
図14Aに示すように、ユーザ端末10は、受信したワークフローの情報を、ウェブアプリケーションプログラム上で読み込み、ウェブブラウザ上にワークフロー設計画面D40を表示させる。ワークフロー設計画面D40は、例えば、ワークフロー表示部LY41、予測モデルパレット表示部P42及び操作アイコン表示部IC43を含んで構成される。ワークフロー表示部LY41は、読み込んだワークフローをグラフィカルに表示する表示部である。予測モデルパレット表示部P42は、ウェブアプリケーションプログラムに読み込まれ、ワークフローの設計に利用可能な予測モデルであって、管理者によって登録済みの予測モデルの一覧をグラフィカルに表示する表示部である。操作アイコン表示部IC43は、ワークフロー設計を行う場合の操作を選択するアイコンを表示する表示部である。
ワークフロー表示部LY41は、ワークフローに含まれる複数の予測モデルの接続関係を図示して表示する。
図14Aに示す例では、「予測モデルA」、「予測モデルB」、「予測モデルC」、「予測モデルD」、「シャルピー試験」及び「疲労計算1」と表示された角丸四角形で示される図形が個々の予測モデルを示している。それぞれの図形は、個々の予測モデルを識別する情報が表示される。図14Aでは、例えば、予測モデルの別名が当該図形に表示されている。
また、「鋼材規格」、「熱履歴」及び「試験片形状」と表示された五角形で示される図形は、ワークフローを用いて計算を実行する場合に、記述子に記載された形式のデータ入力を受け入れる入力ポートを示している。また、「シャルピー衝撃値」、「遷移温度」及び「ミクロ組織」と表示された五角形で示される図形は、ワークフローを用いて計算を実行する場合に、記述子に記載された形式のデータ出力が行われる出力ポートを示している。それぞれの入出力ポートは、個々の入力ポートと紐付けられている記述子を識別する情報が表示される。図14Aでは、例えば、記述子の別名が当該図形に表示されている。なお、これらの図形の形状は上述した形に限らない。
入力ポート、出力ポート及び予測モデルをつなぐ矢印は、入力ポート、出力ポート及び予測モデル間の接続に関する情報を示している。ここで接続に関する情報とは、入出力ポート及び予測モデル間がどの順番に接続されているかを示す情報であり、ワークフローを用いて計算を行う場合に、計算に用いるデータの入出力の方向を示している。
例えば、「予測モデルA」は、創製手段の1つである熱履歴を入力、創製手段の1つである冷却速度を出力とする。「予測モデルC」は、構造の1つである鋼材規格を入力、創製手段の1つである化学組成を出力とする。「予測モデルD」は、熱履歴、化学組成、及び構造の1つである試験片形状を入力とし、構造の1つであるミクロ組織を出力とする。また、「シャルピー試験」は、鋼材規格、冷却速度及び化学組成を入力とし、特性の記述子であるシャルピー衝撃値と遷移温度を出力とする。なお、図14Aでは、出力は創製手段、構造、特性、性能の1種類であるが、これには限られない。前述した4種類のうちの複数種類を出力としてもよい。複数種類の出力がある場合、それらの組み合わせは、前述した4種類の任意の組み合わせでよく、それぞれの種類の出力の個数も1つには限られない。また、入力の種類についても、上述した組み合わせには限られない。入力となる記述子は4種類の任意の組み合わせであってもよく、それぞれの種類の入力の個数も1つには限られない。
ワークフロー表示部LY41上には記述子は明示されない。2つの予測モデルが矢印を介して接続されている場合、当該予測モデルは記述子を介して接続されていることを示す。例えば、予測モデルCの出力記述子である化学組成は図14Aには表示されないが、化学組成を介して予測モデルCと予測モデルDとは接続されている。また、複数の記述子が予測モデルに存在する場合、矢印はそのうちの少なくとも1つの記述子を介して接続されていることを示す。また、入出力ポートと予測モデルが矢印で接続されている場合、予測モデルの記述子で記述されるデータはワークフロー全体を計算する場合の入出力データであることを示す。なお、接続されている記述子の数に応じて矢印の表現を変更してもよい。例えば、接続されている記述子の数を矢印の近傍に表示してもよい。また、全ての記述子が接続している場合とそれ以外の場合に矢印の表現を変更してもよい。
図14Aのワークフロー表示部LY41は、2つの入力データを用いて2つの出力データを得る計算を行うためのワークフローの設計が行われている途中の状態が示されている。予測モデル、入出力ポート間の接続は、例えば、操作アイコン表示部IC43から、矢印の図形を選択し、接続したい図形の間でドラッグなどの操作を行うことによって行う。ユーザ端末10は、ワークフロー設計画面D40を表示すると、処理をステップS304に進める。
図14Aに示す例は、システム利用者が予測モデルAとシャルピー試験との接続を行う場合のワークフロー設計画面D40の状態を示す。システム利用者が、予測モデルAからの出力とシャルピー試験への入力との接続を行う操作を行った場合、ユーザ端末10は、ワークフロー表示部LY41にドラッグに合わせて矢印を表示する。また、ユーザ端末10は、予測モデルAとシャルピー試験とが接続可能か否かを判定する判定処理を行う。
判定処理は、例えば、出力記述子と入力記述子の間に同一の記述子がある場合に、当該記述子を介して予測モデルが接続可能であると判定する。ここで、同一の記述子とは、記述子IDが同じ記述子であることを示す。また、出力記述子と入力記述子が同種の記述子である場合に、当該記述子を介して予測モデルが接続可能であると判定する。ここで、同種の記述子とは、例えば、当該記述子が入出力する入出力ポートが同一の分類であるような記述子である。あるいは、出力記述子と入力記述子の構造を示す情報において、単位が異なるが、単位を変換することで同一の物理量を表現しているなど、何らかの変換処理を行うことで同一の情報として扱うことが可能な場合などである。
判定処理の結果、接続可能であった場合には、矢印は接続可能であることを示す情報を含んで表示されてもよい。図14Aにおいては、ユーザ端末10は、判定処理の結果、接続可能であることを示す丸印が追加した矢印C44を表示する。矢印C44は、ドラッグが終了し、2つの図形が矢印を介して接続されると、接続可能であることを示す丸印のない矢印に変更され表示される。
図14Bに示す例では、予測モデルAを予測モデルBに変更した後の状態を示す。ここで、予測モデルを新たにワークフローに使用する場合、システム利用者は、例えば、予測モデルパレット表示部P42に表示されている予測モデルを示す図形を、ワークフロー表示部LY41にドラッグすることでワークフローに使用することができる。
ここで、システム利用者が、予測モデルBからの出力とシャルピー試験への入力との接続を行う操作を行った場合、ユーザ端末10は、上述した判定処理を行う。判定処理の結果、接続可能でない場合には、ユーザ端末10はせつぞくかのうでないことを示す印を追加した矢印C45を表示する。矢印C45が表示された矢印は、ドラッグを行っても予測モデルを矢印で接続することができない。なお、接続できない場合にユーザ端末10は、矢印の表示を行わない処理を行ってもよい。あるいは、矢印の色を変更するなど、接続可能な状態を示す矢印と異なる矢印を表示してもよい。
図14Cに示す例は、システム利用者が予測モデルAからワークフロー表示部LY41の接続する図形が存在しない領域に矢印C46をドラッグしている状態を示す。ここで、接続する図形が存在しない領域とは、矢印C46の先の近傍の領域に接続可能か接続不可能かに関わらず、接続しうる図形(予測モデル、入出力ポート)が存在していないような領域である。この場合、ユーザ端末10は、接続する図形が存在しない領域に、接続可能な予測モデルの一覧を表示する接続可能パレット表示部P47を表示してもよい。このとき、ユーザ端末10は、導出モジュールの出力記述子を、入力記述子として受け入れることのできる予測モデルに関する情報を要求する情報を、研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は、受信した情報をもとに予測モデル記憶部323又は関係情報記憶部326などから、該当する予測モデルに関する情報を取得し、ユーザ端末10に送信する。ユーザ端末10は受信した情報をもとに、接続可能パレット表示部P47を表示する。ユーザ端末10は、システム利用者が接続可能パレット表示部P47の中から予測モデルを選択する入力を受け入れた場合、接続可能パレット表示部P47の表示を中止し、選択された予測モデルを矢印で接続してワークフロー表示部LY41上に表示する。
システム利用者は上述の作業を繰り返して行うことで、ワークフローを設計する。ユーザ端末10は、システム利用者が操作アイコン表示部IC43上のワークフローを保存するアイコンを選択する、あるいは他の入力方法によって、ワークフローの保存の指示を行うことによって、ワークフローを保存する入力を受け入れた場合、処理をステップS306に進める。また、ユーザ端末10は、ワークフローの接続状態の変更を破棄する入力を受け入れた場合も処理をステップS306に進める。
ユーザ端末10は、システム利用者がワークフロー表示部LY41に示されているワークフローの接続状態が変更された場合(ステップS306 YES)は、処理をステップS308に進める。ここで、接続状態を変更された場合とは、図形を変更する、矢印の接続を変更するなど、予測モデル及び入出力ポート間の接続が変更された場合である。ユーザ端末10は、最終的にワークフロー表示部LY41の接続状態が変更されていない場合、又は接続状態の変更を破棄する入力を受け入れた場合(ステップS306 NO)、ワークフロー表示部LY41内のワークフローの表示を中止する処理を行い、処理を終了する。
ユーザ端末10は、変更されたワークフローの情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は、受信した情報に基づいて、ワークフロー記憶部324に記憶されている情報を更新させる処理を行う(ステップS308)。その後、処理を終了する。
[ワークフロー実行システムの処理]
次に、図15を参照して、本実施形態に係るデータ格納方法における、計算処理の一例について説明する。図15は、本実施形態に係る計算処理の一例を示すフローチャートである。
まず、上述したゲートウェイからのログイン処理後、ユーザ端末10は、システム利用者によるワークフロー実行システムを選択する入力を受け入れ、受け入れた情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は、受信した情報に基づいて、ワークフロー実行システムを実行するプログラムを読み出し、ユーザ端末10に送信する。また、研究開発支援装置30は、受信した情報に基づいて、計算を実行するワークフローを選択させる情報を、ユーザ端末10に送信する(ステップS400)。
ユーザ端末10は、計算を実行するワークフローを選択する入力をシステム利用者から受け入れ、受け入れた情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は、情報を受信し、処理をステップS402に進める。
研究開発支援装置30は、取得した情報に基づいて、ワークフローを読み出し、計算を実行するためのパラメータの入力を求める情報を含むページをユーザ端末10に送信する。ここで、計算を実行するためのパラメータは、入力ポートに紐づいた入力記述子の形式に基づいた入力データ(以降、「実行パラメータ」とも称する)と、実行する計算の説明などである。ユーザ端末10は、受信したページをウェブブラウザ上に表示する。続いて、ユーザ端末10は、計算を実行するためのパラメータの入力と、計算の実行を指示する入力とをシステム利用者から受け入れ、当該情報を研究開発支援装置30に送信する(ステップS402)。研究開発支援装置30は、受信した情報を受け入れ処理をステップS404に進める。
なお、実行パラメータは、予め記述子の形式で記述されたファイルであってもよいし、ウェブブラウザ上で入力されるようなものであってもよい。この場合、ユーザ端末10は、入力された実行パラメータを上記のファイルに変換して研究開発支援装置30に送信してもよい。また、ユーザ端末10は、入力された実行パラメータを変換せず送信してもよい。この場合、研究開発支援装置30は受信した実行パラメータを記述子の形式で記述されたファイルに変換する。
また、実行パラメータの異なる複数のパターンについて、について計算を行うような場合、ユーザ端末10は、予め記述子の形式で記述された複数パターンの実行パラメータを全て含むファイル形式のものを受け入れてもよい。これは、例えば、実行パラメータのある数値N1の近傍の多くの数値(N2、N3、・・・Nm)を計算するような場合である。また、ウェブブラウザ上で、例えば数値N1、計算する近傍の数値の個数m、数値間の間隔(=N2−N1)を指定できるようにしてもよい。この場合も上述のように、ユーザ端末10又は研究開発支援装置30によって、入力された値は、記述子の形式で記述されたファイルに変換される。
なお、実行パラメータが記述子の形式で記述されているのであれば、実行パラメータはファイルの形式に限られない。例えば、ウェブブラウザ上で記述子の形式で入力されるデータを実行パラメータとして受け入れてもよい。
研究開発支援装置30は、受信したパラメータの情報に基づいて、ワークフローの計算を実行する(ステップS404)。また、複数のパターンのパラメータがある場合には、研究開発支援装置30は、それらのパターンの数の回数、計算を順次実行する。研究開発支援装置30は、ワークフロー全体の計算を行う情報を受信した日時を、全体の計算の実行日時として計算結果記憶部325に記憶させる。ここで、他のワークフローの計算などが行われているなどの理由によって、研究開発支援装置30が、計算をすぐに実行できない場合には、計算待ち状態のリストに当該計算を登録し、計算結果を示すステータスを「開始前」に設定する。計算が実行できる状態になると、研究開発支援装置30は、ワークフローに含まれる予測モデルに対応する実行プログラムを用いて、ワークフローに記載の順番に従って、順次実行プログラムの計算を実行する。実行中、研究開発支援装置30はステータスを「実行中」に設定する。
研究開発支援装置30は、実行プログラム毎に、実行プログラムの入出力データと、実行プログラムの読み出し日時(作成日時)、計算開始日時、計算完了日時を計算結果記憶部325に記憶させる。また、研究開発支援装置30は、ワークフロー全体の計算が完了、すなわちワークフローに含まれる全ての予測モデルに対応する実行プログラムを用いた計算が完了すると、全体の計算完了日時を計算結果記憶部325に記憶させる。また、研究開発支援装置30は、全体の計算結果と、計算実行時のログデータを所定のディレクトリに格納する。また、研究開発支援装置30はステータスを「完了」に設定する。
研究開発支援装置30は、計算途中の実行プログラムが計算を完了できない場合には、ワークフローを用いた計算の実行が失敗したと判定する。計算を完了できない場合とは、例えば、実行プログラムが計算途中で何らかの理由でエラーを発生させる場合や、実行プログラムが予め定めた時間内に計算を終了できない場合などである。この場合、研究開発支援装置30は、他の実行プログラムの計算実行を全て中止してもよい。又は、計算を完了できない実行プログラムの出力データを利用して計算を行う実行プログラムのみ計算実行を中止し、それ以外の実行プログラムについては計算の実行を継続してもよい。研究開発支援装置30は、ステータスを「失敗」に設定する。
ユーザ端末10は、計算が実行待ちの状態の場合、あるいは実行中の場合に、計算のキャンセルを指示する入力を受け入れた場合、当該情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は受信した情報に基づいて、当該計算の実行待ちを解除、あるいは計算を中止する処理を行う。この場合、研究開発支援装置30はステータスを「キャンセル」に設定する。
研究開発支援装置30は、計算を完了、失敗又はキャンセルした場合、処理をステップS406に進める。
研究開発支援装置30は、計算をキャンセルした場合には、何もせず処理を終了する。研究開発支援装置30は、計算を完了又は失敗した場合、関係情報記憶部326に計算の結果に関する情報を記憶させる(ステップS406)。その後、研究開発支援装置30は処理を終了する。
ユーザ端末10は、研究開発支援装置30の計算の状況を、研究開発支援装置30の計算の実行の状態とは無関係に、ウェブブラウザ上に表示させることができる。
図16は、本実施形態に係る、ワークフロー実行システムにおける計算一覧画面の一例を示す図である。
ユーザ端末10は、実行を指示した計算の一覧(以下、「ラン一覧」とも称する)に関する情報を要求する情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は受信した情報に基づいて、計算の一覧に関する情報を計算結果記憶部325から読み出し、ユーザ端末10に送信する。ここで、送信する情報はシステム利用者のラン一覧のみであってもよいし、システム利用者と同一のグループに含まれるユーザのラン一覧であってもよい。
図16に示すように、ユーザ端末10は、受信した情報に基づいて、ウェブブラウザ上にラン一覧画面D50を表示させる。ラン一覧画面D50は、取得したラン一覧の情報、チェックボックスCB51、計算中止ボタンBT52、計算情報削除ボタンBT53などを含んで構成される。
ラン一覧画面D50は、取得したラン一覧の情報を例えば、図16に示すような表形式で表示する。ラン一覧画面D50は、各々の計算に関する情報として、例えば、ランID、ランIDで示される計算の詳細情報を表示するページへのリンクL54、ワークフロー名、実行者、実行日時、ステータスD55及び説明などを表示する。ラン一覧画面D50は、ステータスD55に当該計算のステータスを、計算の進捗に応じて表示する。
図16において、各計算を表示する列の左側に隣接して存在するチェックボックスCB51は、隣接する計算を選択するチェックボックスである。計算中止ボタンBT52は、チェックボックスCB51で選択された計算の実行の中止を指示するボタンである。また、計算実行前の場合、計算中止ボタンBT52は、計算の実行の中止を指示するボタンとなる。ユーザ端末10は、ユーザによって計算中止ボタンBT52が押下された場合、チェックボックスCB51によって選択されている計算の中止を指示する情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は受信した情報に基づいて、当該計算の実行を中止する。
計算情報削除ボタンBT53は、チェックボックスCB51で選択された計算に関する情報の削除を指示するボタンである。計算に関する情報の削除とは、例えば、計算結果記憶部325に記憶されている計算に関する情報の削除や、計算結果を格納するディレクトリの削除などを示す。ユーザ端末10は、ユーザによって計算情報削除ボタンBT53が押下された場合、チェックボックスCB51によって選択されている計算に関する情報の削除を指示する情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は受信した情報に基づいて、当該計算に関する情報を削除する。
なお、ユーザ端末10は、チェックボックスCB51のいずれも選択されない場合に、計算中止ボタンBT52や、計算情報削除ボタンBT53が押下できないようにしてもよい。また、チェックボックスCB51において、計算が完了している計算のみが選択されている場合には、計算中止ボタンBT52が押下できないようにしてもよい。
図17は、本実施形態に係る、ワークフロー実行システムにおける計算詳細画面の一例を示す図である。
ユーザ端末10は、実行を指示した計算の詳細(以下、「ラン詳細」とも称する)に関する情報を要求する情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は受信した情報に基づいて、当該計算の詳細に関する情報を計算結果記憶部325から読み出し、ユーザ端末10に送信する。
図17に示すように、ユーザ端末10は、受信した情報に基づいて、ウェブブラウザ上にラン詳細画面D60を表示させる。ラン詳細画面D60は、取得したラン詳細の情報、実行状況確認ボタンBT61、計算中止ボタンBT62、計算情報削除ボタンBT63などを含んで構成される。
ラン詳細画面D60は、取得したラン詳細の情報を例えば、図17のように表示する。ラン詳細画面D60は、ラン詳細の情報として、例えば、ランID、ワークフロー名、ワファイル名、実行者、ステータス、説明、実行パラメータ、実行日時、完了日時、健さんジョブ、実行結果及びログなどの情報を表示する。ここで、ワークフロー名は、計算の実行に使用したワークフローを識別する情報を示す。図17では、ワークフロー名として、ワークフローの別名が表示されているが、これには限られない。また、ワークフロー名は、ワークフローに関する詳細をワークフロー設計システムで表示する情報を要求する情報を、研究開発支援装置30に送信するリンクL64が含まれていてもよい。システム利用者によって、リンクL64が選択された場合、ユーザ端末10は当該ワークフローを表示する情報を研究開発支援装置30に送信する。
ファイル名は、ワークフローのファイル名を示す。実行パラメータは、計算を実行する際に入力記述子の形式で記述された入力データに関する情報を示す。
計算ジョブは、実行プログラムに関する情報を表示する。実行結果には、計算が終了した場合に、計算結果をまとめたデータをダウンロードできるボタンBT65を表示する。ここでダウンロードできるボタンは、実行プログラム毎に表示されてもよい。ログには、計算時のログを表示する又はダウンロードするためのリンクL66を表示する。
実行状況確認ボタンBT61は、図16のラン一覧画面D50の表示を指示するためのボタンである。ユーザ端末10は、システム利用者によって、BT61のボタンの押下が入力されると、ラン一覧画面D50を表示する情報を要求する情報を研究開発支援装置30に送信する。
計算中止ボタンBT62は、表示中の計算の実行の中止を指示するボタンである。また、計算実行前の場合、計算中止ボタンBT62は、計算の実行の中止を指示するボタンとなる。ユーザ端末10は、ユーザによって計算中止ボタンBT62が押下された場合、表示している計算の中止を指示する情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は受信した情報に基づいて、当該計算の実行を中止する。
計算情報削除ボタンBT63は、表示中の計算に関する情報の削除を指示するボタンである。計算に関する情報の削除とは、例えば、計算結果記憶部325に記憶されている計算に関する情報の削除や、計算結果を格納するディレクトリの削除などを示す。ユーザ端末10は、ユーザによって計算情報削除ボタンBT63が押下された場合、表示されている計算に関する情報の削除を指示する情報を研究開発支援装置30に送信する。研究開発支援装置30は受信した情報に基づいて、当該計算に関する情報を削除する。
なお、ユーザ端末10は、計算が完了している場合、計算中止ボタンBT62を表示しない又は押下できないようにしてもよい。
なお、計算実行部334は、実行パラメータの異なる複数のパターンについて計算を行う場合、計算を実行した結果に基づいて、実行パラメータの最良の入力値を計算結果に含めてもよい。この場合、計算実行部334は、複数のパターンと、その計算結果に基づく応答曲面を求め、応答曲面に基づいて、実行パラメータの異なる複数のパターンの中から、最良の実行パラメータの値を求める。また、出力が複数あるような場合であって、それぞれについて最良の実行パラメータが異なる場合、各々の出力に対応する実行パラメータの値の全てを計算結果に含めてもよい。
以上説明したように、本実施形態による予測管理システム1は、材料の性能予測、特性予測又は構造予測を行うためのモデル構築を行うために、前記モデル構築に関する情報を、材料の創製手段、構造、特性又は性能の少なくとも1つに関するパラメータを記述する記述子と、前記記述子を入力及び出力とする計算を行う第1計算における、前記入力と前記出力との関係を記述する予測モデルと、少なくとも2つ以上の前記予測モデルが入出力の前記記述子を介して互いに接続されたものとして記述するワークフローと、前記ワークフローと、当該ワークフローに含まれる複数の前記第1計算を合わせた第2計算において、前記第2計算を実行するための情報である実行パラメータと、を用いて、前記第2計算を実行した結果を記述する実行結果と、複数の階層に階層化して記述する、ことを特徴とする記述形式において、前記記述子と前記予測モデルとを登録するインベントリ処理部3331と、インベントリ処理部3331で登録した前記予測モデルを用いて前記ワークフローの設計を行うワークフロー処理部3332と、前記ワークフローと前記実行パラメータとを用いて、順次前記第2計算を実行する計算実行部334と、前記記述子を格納する記述子データベースである記述子記憶部322と、前記予測モデルを格納する予測モデルデータベースである予測モデル記憶部323と、前記ワークフローを格納するワークフローデータベースであるワークフロー記憶部324と、前記ワークフローを用いて前記第2計算を実行した結果を格納する結果データベースである計算結果記憶部325と、表示部13とを備えることを特徴とする。
これにより、本実施形態による予測管理システム1は、例えば、過去の材料開発に関する知見を可視化して、蓄積することができる。また、予測管理システム1は、材料の特性予測を行うためのモデルを機械可読な形式で可視化し、第三者と共有できる。そのため、本実施形態による予測管理システム1は、例えば、モデル構築を実現するための情報の汎用的な記述・格納・利活用の方法を提供し、材料の性能予測、特性予測及び構造予測を行うためのモデル構築をコンピュータ上で行えるようにすることができる。
なお、上述した実施形態において、インベントリの変更は、一度インベントリを表示後行っているが、これには限られない。例えば、ユーザ端末10は、変更したいインベントリを選択させる画面を表示し、システム利用者が変更したいインベントリを選択した場合に、当該インベントリの情報を、研究開発支援装置30に送信してもよい。このとき、研究開発支援装置30は、例えば、図10Bや図12Bなどの画面を表示する情報をユーザ端末10に送信する。ユーザ端末10は受信した情報をウェブブラウザ上に表示する。
また、ユーザ情報記憶部327は、記述形式群を閲覧・編集などを行うことのできる権限に関する情報を保持していてもよい。ここで、権限は、例えば、複数のシステム利用者を含むグループ毎に与えられるものであってもよい。また、閲覧する権限と、編集する権限とが個別に与えられるものであってもよい。また、記述形式群の記憶部は、当該記述形式群を閲覧・編集できる権限を保持する。この場合、システム利用者は自分の権限で閲覧可能・編集可能である記述形式群のみを閲覧又は編集することが可能になる。
また、上述した実施形態において説明したワークフローでは、性能を出力とする予測モデルが含まれていないが、これには限られない。ここでは、溶接部を含む耐熱鋼のクリープ寿命を予測するワークフローを例に説明する。
図18は、ワークフロー設計システムにおけるクリープ寿命を予測するワークフローの設計画面の一例を示す図である。
図18のワークフロー表示部LY41には、溶接部を含む耐熱鋼のクリープ寿命を予測するワークフローが表示されている。このワークフローでは、構造の1つである初期組織と、創製手段である組成、溶接条件、部材形状をワークフロー全体の入力記述子とし、性能の記述子である寿命と損傷個所をワークフロー全体の出力記述子とする。ここで、初期組織は、溶接が行われる前の部材の組織の情報を記述する記述子である。組成は、溶接に用いられる部材の組成に関する情報を記述する記述子である。溶接条件は、溶接の条件に関する情報を記述する記述子である。部材形状は、溶接に用いられる部材の溶接部などの形状に関する情報を記述する記述子である。また、寿命は、溶接部の損傷が発生するまでの応力の繰り返し回数など、溶接部の損傷に寄与する事項に関する情報を記述する記述子である。損傷個所は、溶接部の損傷個所に関する情報を記述する記述子である。
このワークフローは予測モジュール、溶接模擬モジュール、組織分化モデル化モジュール、クリープ予測モジュール、及びクリープ損傷解析モジュールという名称で識別される、5つの予測モデルを含む。予測モジュールは、組成を入力とし、特性の1つである連続冷却特性を出力とする。溶接模擬モジュールは、初期組織、溶接条件、連続冷却特性を入力とし、構造の1つである溶接ミクロ組織を出力とするモデルで、対応する実行プログラムは、溶接を模倣するプログラムである。組織分化モデル化モジュールは、溶接ミクロ組織を入力とし、構造の1つである熱影響部粗視化組織を出力とするモデルで、対応する実行プログラムは、組織分布をモデル化し、溶接時に熱の影響を受ける熱影響部を粗視化する。クリープ予測モジュールは、熱影響部粗視化組織と部材形状を入力とし、特性の1つである溶接部クリープ特性を出力とするモデルで、対応する実行プログラムはクリープ予測に関するデータベースの実行プログラムである。クリープ損傷解析モジュールは、溶接部クリープ特性を入力とし、寿命と損傷個所を出力とするモデルで、対応する実行プログラムは、クリープの損傷を解析する。このように、創製手段、構造、特性、性能の4種類の入出力を自由に組み合わせることで、材料のより複雑な性能予測、特性予測及び構造予測が行えるようになる。
また、ワークフローWF1を別のワークフローWF2の設計の一部として使用することができてもよい。この場合、例えばワークフローWF1の入出力に関する情報は、新たな予測モデルとして予測モデル記憶部323に記憶されてもよい。この時、ワークフローWF1が含む複数の実行プログラムは1つにまとめられて、新たな予測モデルに対応する実行プログラムとして予測モデル記憶部323に記憶される。なお、予測モデルパレット表示部P42は、他のワークフローについても、予測モデルと同じように、識別可能な表現がされた図形として表示してもよい。また、ワークフロー設計画面D40に表示される、インベントリやワークフローなどを示す図形上に表示される識別情報に、当該インベントリの詳細情報を表示する画面のリンク情報や、当該ワークフローを表示する画面へのリンク情報などが含まれていてもよい。
また、ワークフローの計算において、ある数値の近傍の数多くの点について一度に計算を行う場合に、当該指示を行うAPIをウェブアプリケーションプログラム記憶部321に記憶させ、これを用いて近傍点に関する計算を行うことができるようにしてもよい。この場合、システム利用者は近傍点の計算に関するデータを予め用意しなくても、多数の近傍点に関する計算を容易に行うことが可能になる。
なお、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
例えば、上記の実施形態において、管理端末20と研究開発支援装置30は個別の装置として構成する例を説明したが、これに限定されるものではなく、1つの装置として構成するようにしてもよい。また、例えば、研究開発支援装置30は、モデル設計装置と、計算実行装置の2つの装置として構成するようにしてもよい。また、例えは、ウェブアプリケーションプログラムに関する処理を行う装置を研究開発支援装置30と別の装置として構成するようにしてもよい。
また、上記の実施形態において、研究開発支援装置30は、記憶部32を備える例を説明したが、記憶部32の一部又は全部を研究開発支援装置30の外部に備えるようにしてもよい。
また、上述した実施形態における研究開発支援装置30の一部、例えば、処理部33などをコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、研究開発支援装置30に内蔵されたコンピュータシステムであって、OS(Operating System)や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
1・・・予測管理システム
10・・・ユーザ端末
11、21、31・・・通信部
12、22・・・入力部
13、23・・・表示部
14、24、32・・・記憶部
15、25、33・・・処理部
20・・・管理端末
30・・・研究開発支援装置
321・・・ウェブアプリケーションプログラム記憶部
322・・・記述子記憶部
323・・・予測モデル記憶部
324・・・ワークフロー記憶部
325・・・計算結果記憶部
326・・・関係情報記憶部
327・・・ユーザ情報記憶部
331・・・取得部
332・・・API処理部
333・・・モデル処理部
3331・・・インベントリ処理部
3332・・・ワークフロー処理部
334・・・計算実行部
335・・・ユーザ情報処理部
336・・・出力部
NW・・・ネットワークNW

Claims (9)

  1. 材料に関する予測を行う予測管理システムであって、
    材料の創製手段、構造、特性、又は、性能の各々に関するパラメータが記述された記述子を記憶する記述子記憶部と、
    前記創製手段、前記構造、前記特性、又は、前記性能の少なくとも2つについて、一方を入力として他方を出力として、前記記述子の入出力関係が記述された予測モデルを記憶する予測モデル記憶部と、
    少なくとも2つ以上の前記予測モデルが、一方の予測モデルの出力を他方の予測モデルの入力として、前記記述子を介して互いに接続されたものとして記述するワークフローを記憶するワークフロー記憶部と、
    前記ワークフローごとに、当該ワークフローに入力を与えて実行し、実行した実行結果を、当該ワークフロー内の各予測モデルにおける出力結果も含めて、記憶させる実行部と、
    前記実行結果、前記ワークフロー、前記予測モデル、前記記述子の4階層に分けて、固有識別子を付与して管理する処理部と、
    を備える予測管理システム。
  2. 前記記述子と前記予測モデルとを登録する登録処理部と、
    前記登録処理部が登録した前記予測モデルを表す画像を生成し、複数の前記予測モデルの画像を互いに接続するユーザ操作に基づいて、前記ワークフローの設計を行う設計ステップと、
    前記ワークフローを、複数のユーザが利用可能に管理する処理部と、
    前記ワークフローの前記実行結果を、当該ワークフローを実行したユーザの識別情報を含めて、記憶させる実行部と、
    を備える請求項1に記載の予測管理システム。
  3. 少なくとも1つの前記予測モデルは、前記創製手段、前記構造、前記特性、又は前記性能のうちの複数種類の入力、又は、前記複数種類の出力として、前記記述子の入出力関係を記述し、
    前記実行部は、前記複数種類の入力又は前記複数種類の出力として前記入出力関係が記述された前記予測モデルを含む、前記ワークフローに入力を与えて実行する、
    請求項1又は請求項2に記載の予測管理システム。
  4. 少なくとも1つの前記予測モデルは、前記創製手段及び前記構造を入力とし、前記特性を出力として、前記記述子の入出力関係を記述し、
    前記実行部は、前記創製手段及び前記構造を入力とし、前記特性を出力として前記入出力関係が記述された前記予測モデルを含む、前記ワークフローに入力を与えて実行する、
    請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の予測管理システム。
  5. 少なくとも1つの前記予測モデルは、前記創製手段及び前記構造を入力とし、前記構造を出力として、前記記述子の入出力関係を記述し、
    前記実行部は、前記創製手段及び前記構造を入力とし、前記構造を出力として前記入出力関係が記述された前記予測モデルを含む、前記ワークフローに入力を与えて実行する、
    請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の予測管理システム。
  6. 材料に関する予測を行う予測システムにおける予測管理方法であって、
    材料の創製手段、構造、特性、又は、性能の各々に関するパラメータが記述された記述子を記憶する記述子記憶ステップと、
    前記創製手段、前記構造、前記特性、又は、前記性能の少なくとも2つについて、一方を入力として他方を出力として、前記記述子の入出力関係が記述された予測モデルを記憶する予測モデル記憶ステップと、
    少なくとも2つ以上の前記予測モデルが、一方の予測モデルの出力を他方の予測モデルの入力として、前記記述子を介して互いに接続されたものとして記述するワークフローを記憶するワークフロー記憶ステップと、
    前記ワークフローごとに、当該ワークフローに入力を与えて実行し、実行した実行結果を、当該ワークフロー内の各予測モデルにおける出力結果も含めて、記憶させる実行ステップと、
    前記実行結果、前記ワークフロー、前記予測モデル、前記記述子の4階層に分けて、固有識別子を付与して管理する処理ステップと、
    を有する予測管理方法。
  7. 材料に関する予測を行う予測管理システムで記憶されるデータのデータ構造であって、
    材料の創製手段、構造、特性、又は、性能の各々に関するパラメータが記述された記述子と、
    前記創製手段、前記構造、前記特性、又は、前記性能の少なくとも2つについて、一方を入力として他方を出力として、前記記述子の入出力関係が記述された予測モデルと、
    少なくとも2つ以上の前記予測モデルが、一方の予測モデルの出力を他方の予測モデルの入力として、前記記述子を介して互いに接続されたものとして記述するワークフローと、
    前記ワークフローごとに、当該ワークフローに入力が与えられて実行され、実行された実行結果であって、当該ワークフロー内の各予測モデルにおける出力結果も含む実行結果と、
    前記実行結果、前記ワークフロー、前記予測モデル、前記記述子の4階層に分けて、固有識別子が付与されたデータ構造。
  8. 材料に関する予測を管理する予測管理装置であって、
    材料の創製手段、構造、特性、又は、性能の各々に関するパラメータが記述された記述子を記憶する記述子と、
    前記創製手段、前記構造、前記特性、又は、前記性能の少なくとも2つについて、一方を入力として他方を出力として、前記記述子の入出力関係が記述された予測モデルを記憶する予測モデルと、
    少なくとも2つ以上の前記予測モデルが、一方の予測モデルの出力を他方の予測モデルの入力として、前記記述子を介して互いに接続されたものとして記述するワークフローと、
    前記ワークフローごとに、当該ワークフローに入力を与えて実行し、実行した実行結果であって、当該ワークフロー内の各予測モデルにおける出力結果も含む実行結果と、
    について、
    前記実行結果、前記ワークフロー、前記予測モデル、前記記述子の4階層に分けて、固有識別子を付与して管理する処理部と、
    を備える予測管理装置。
  9. 材料に関する予測を行う予測実行装置であって、
    1又は複数の記憶部から、
    材料の創製手段、構造、特性、又は、性能の各々に関するパラメータが記述された記述子と、
    前記創製手段、前記構造、前記特性、又は、前記性能の少なくとも2つについて、一方を入力として他方を出力として、前記記述子の入出力関係が記述された予測モデルと、
    少なくとも2つ以上の前記予測モデルが、一方の予測モデルの出力を他方の予測モデルの入力として、前記記述子を介して互いに接続されたものとして記述するワークフローと、
    を読み出し、前記ワークフローごとに、当該ワークフローに入力を与えて実行し、実行した実行結果を、当該ワークフロー内の各予測モデルにおける出力結果も含めて、記憶させる実行部、
    を備える予測実行装置。
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