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電池/燃料電池の技術革新と特許監視


熱いテーマ – エネルギー貯蔵技術開発の加速

  • バッテリーと燃料電池が他の技術よりもゆっくりと改善するのはなぜですか?
  • バッテリーと燃料電池は、さまざまな組織によって製造されたいくつかのコンポーネントで構成されています。

    Battery Components and Product Development Parameter Space

    エネルギー密度と性能の向上に伴い、これらのコンポーネントは相互依存性が高まります。つまり、実行可能なエネルギー貯蔵システムにつながる材料の組み合わせはごくわずかです。
  • グローバルな特許文献を正確に理解することで、研究開発を加速し、製品上市の失敗リスクを軽減することができる。

エネルギー貯蔵業界向けの、クールなソリューション

  • エネルギー貯蔵技術革新のレビューと3週間ごとの特許最新情報

  • 3週間ごとに、新たに発表された特定の発明が、性能、プロセス効率/コスト、安全性の面でブレークスルーを可能にする可能性があるため、注目に値する理由について論じる。
  • レビューには、主要な商業プレイヤーによる製品開発の意思決定が視覚化されており、各企業の章も設けられている。

    デシジョンツリー - ナノSi(合成プロセス)

  • 人工知能を活用した特許モニタリングと技術的意思決定

  • 当社の人工知能搭載の特許モニタリングエンジンは、特定分野(全固体リチウムイオン電池など)における将来の商業的関連性に応じて特許をランク付けすることができます。
  • 当社のサブスクリプションには、特許ファミリーの要約をまとめたエクセルファイルが含まれており、大規模言語モデル(LLM)に読み込ませることで、貴社の分野における最先端技術のベンチマーキング()から、適切な製品・プロセスパラメータの決定、さらには新規発明の着想に至るまで、非常に示唆に富む技術的意思決定支援を生み出すことができます。
  • エクセルファイルは企業間で比較できるように構成されており、先見的なSME(サブジェクトマターエキスパート)の視点が重ねられ、さらに最良の大規模言語モデル(LLM)がエンドツーエンドで実行できる、完全に可視化されたAI指示シートが付属します。
  • 信頼レイヤー。エクセルファイルはお客様に提供され、貴社の大規模言語モデル(LLM)/IT環境内で実行されます。AI指示シート上のすべてのプロンプトエンジニアリングルールには日付が記載されており、上書き変更が可能です。8,000件を超える特許ファミリーの行には、完全な特許PDFから当社独自のAI手法により生成された要約が付与され、欧州特許庁(EPO)およびGoogle Patentsへのリンクも付いています。
    大規模言語モデル(LLM)による技術的意思決定の改善のためのエクセルファイル概要

  • b-science.net のチームは、 以下の主な能力を保有しています。

  • 取得済み特許および新製品の市場投入によって示される、バッテリー/電気自動車(EV)の製品開発および事業化の経験。
  • エネルギー貯蔵特許の商業的関連性に関する独自の時系列データセットのキュレーションをサポートするデータベース/人工知能/情報技術開発のノウハウ。このデータセットにより、意思決定者に凝縮され、可視化され、十分に粒度の細かい情報を提供することが可能になります。

  • 世界的なユーザーベース

  • 当社の顧客には、アメリカ、アジア、ヨーロッパを拠点とするさまざまな規模の企業(新興企業からフォーチュン・グローバル500企業まで)、公的研究機関、投資家が含まれる。
  • 2021年以降、当社の契約者はベンチャーキャピタル(VC)および非希薄化型の公的資金として合計10億米ドルを超える資金を調達し、b-science.netプレミアム契約の対象範囲内で、受注額10億米ドルを超える新製品を市場に投入しています(公開情報に基づく)。

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    • 貴社が選択した1つのユースケースについて、当社の最新エクセルファイルに基づく大規模言語モデル(LLM)分析(
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