エネルギー、自動車、半導体など様々な分野において、新素材開発によって解決できる課題が多数あります。コンピュータを使った材料探索（マテリアルズ・インフォマティクス）によってそのプロセスは効率化したものの、いまだに莫大な時間と計算リソースがかかっているのが現状です。
Preferred Networks (PFN)はグループ会社のMatlantis株式会社とともに、材料科学にAI技術を適用することで、材料探索をこれまでより飛躍的に高速化し、革新的な新材料による持続可能な世界の実現を目指しています。
これまでの研究を紹介するセミナーの報告は こちら。
Matlantis™はPFNとENEOS株式会社が共同開発した材料探索向けの汎用原子レベルシミュレータです。合弁会社のMatlantisを通じ、材料特性の原子レベルでの現象解明や、コンピュータを利用した新材料開発を実現するクラウドサービスとして2021年7月から国内外100以上の企業・団体に提供しています。PFNはMatlantisのコア技術となる汎用機械学習原子間ポテンシャル「PFP（Preferred Potential）」を開発しています。
PreferredAIは、生成AI技術を駆使し、多様なビジネス課題の解決を支援するプロダクト・サービス群です。
Talent Scouter（AIアバターとの対話による実務の適性評価と一貫した人材採用を支援）
Work Suite（AIエージェントが社内データを活用して通常業務をサポート）
Insight Scan（口コミやアンケートなど、大量の文章を賢く分類し、インサイトを発掘）
