CAS レジストリサービス
プラスチックが環境に与える影響への懸念が高まる中、研究者はプラスチックに代わる、より持続可能な代替ポリマーの開発を進めています。従来のプラスチックポリマーは再生不可能な材料から作られており、一度形成されると容易に分解されません。過去10年間でプラスチックポリマーのリサイクルは普及しましたが、すべての用途で可能なわけではなく、大規模なリサイクルインフラに依存しています。こうした問題を回避するため、研究者はプラスチックの代替品という考え方に傾倒し、これらの新素材の開発に取り組んでいます。
デンプンやセルロースなどの植物由来の原料から作られるバイオポリマーは、従来のプラスチックに代わる一般的な選択肢です。バイオポリマーの主な利点は、再生可能な植物資源から開発でき、容易に生分解されるよう設計できる点にあります。しかし、プラスチックの特性を持つ持続可能なバイオ素材の創出は困難を伴う場合があります。CASソリューションを活用する研究者は、文献レビューやポリマー開発を支援する包括的な情報にアクセスできるほか、イノベーションのための知的財産保護を確保し、プロセスを加速させるためのカスタマイズされたデジタルトランスフォーメーションインフラを利用できます。
文献レビューの効率化
業界全体の研究者が常に新しいアプローチを考案し、斬新なポリマーを設計しているため、市場での競争力を維持するには、進化する開発状況を常に把握することが不可欠です。バイオポリマー設計の初期段階において、科学者は用途に最も適した材料を見つけるために、さまざまな材料の選択肢に関する文献を精査しなければなりません。
CAS SciFinder Discovery Platform を使用すると、これらのバイオポリマー材料に関する出版トレンドを時系列で特定できます。TM。過去20年間で、発表された学術論文や特許の数は、これらの材料への関心が指数関数的に高まっていることを示しています。デンプンは依然として論文発表と特許公開の両方で主流ですが、特にキトサンがこの分野で人気を集め始めています。
.avif)
CAS SciFinder® を使用して、文献レビュープロセスを効率化し、バイオポリマー材料の検索を加速させましょう。このソリューションは、コンセプトや物質の役割（Substance Role）フィルターなどの高度なフィルタリング技術を備えており、理想的な材料へのナビゲーションを簡素化し、イノベーションのための時間をより多く確保できます。
CAS SciFinder での文献検索について詳しくはこちら
モノマーとポリマーの精緻化
ポリマーやプラスチックは、 用途に応じてさまざまな特性 を持つように開発できます。柔らかく柔軟なものから硬く丈夫なものまで多岐にわたり、透明性、透過性、疎水性といった他の機能も発揮します。これらの特性は、ポリマーの構造やそのモノマーによって決定されます。そのため、バイオポリマーの開発過程では、構造を慎重に精緻化する必要があります。
CAS SciFinder は、モノマーやポリマーの構造特性を探索するのに役立ちます。フィルターを使用してコンセプトや物質の役割（Substance Role）で検索を絞り込み、検索結果をさらに精緻化することで、次のイノベーションに必要な構造を特定できます。関連するリフェレンス、基準、参考文献、反応、サプライヤーに簡単にアクセスできるため、重要なポリマー研究情報をすべて一か所に集約できます。
バイオポリマーのイノベーションを保護する
バイオポリマー開発という急速に変化する市場において、研究者は自身の発見を保護し、新規材料に関連する知的財産保護を最大限に活用する必要があります。世界のバイオポリマーおよびバイオプラスチック市場は、 2028年までに289億4000万ドルに達すると予測されており、この分野には新たなイノベーションの大きな可能性があります。業界の巨頭たちはすでに事業を拡大しており、 ブラスケム（Braskem）は、世界をリードするバイオポリマー生産者として、 8700万ドルの投資を経てバイオポリマー生産量を30%拡大しました。
STN IP Protection SuiteTMを活用すれば、重要な知的財産に関する洞察にアクセスし、バイオポリマーの状況を調査して、新たなイノベーションを保護することができます。包括的な特許情報の探索から、新しい出願やバイオポリマー業界のイノベーションに関する最新情報を把握するためのカスタマイズされたアラート作成まで、CASとの連携は、知的財産保護の道のりをサポートし、バイオポリマーのブレークスルーの安全性を確保する一助となります。
STN IP Protection Suite について詳しく見る
デジタルトランスフォーメーション技術の導入
研究環境が人工知能（AI）技術によって変化し続ける中、時代の歩調に合わせるためには、包括的なデジタルトランスフォーメーション計画の導入が不可欠です。バイオポリマーを設計する際、AIパイプラインを構築することで、イノベーションを加速させ、研究開発コストを削減することが可能です。
2022年の研究 では、マルチタスク深層ニューラルネットワークをバイオプラスチック設計に応用する新しい手法が報告されました。研究チームはニューラルネットワークを使用して、従来のR&D手法ではその化学的複雑さから限界があったバイオプラスチック、ポリヒドロキシアルカン酸（PHA）の材料特性を予測しました。アルゴリズムの力を活用することで、チームは約140万の候補を14のPHAベースのバイオプラスチックにまで絞り込むことができました。これらは、世界のプラスチック生産の75%を占める7種類の石油系プラスチックに取って代わる可能性があります。
画像
CAS Custom Services の専門家は、その広範なナレッジマネジメントの専門知識を適用することで、SM チームは、貴組織の特定のニーズに合わせたデジタルトランスフォーメーション技術の構築をサポートします。当社のチームは、貴組織独自のデータをCAS コンテンツのコレクションTM および外部のサードパーティデータセットの両方に統合し、人工知能や機械学習を含むあらゆる種類のデジタルソリューションを開発するお手伝いをします。
次世代のバイオポリマーを創造する
次世代のバイオポリマー開発には多くの課題がありますが、この分野の研究者にとって市場には大きなチャンスが広がっています。CASは、貴組織のR&Dプロセスを効率化し、次なる革新的なバイオポリマーへの道を切り拓き、知的財産の確保と保護を支援し、デジタルトランスフォーメーションの取り組みをサポートします。今すぐCASとパートナーシップを結び、次世代のバイオポリマーを創造する旅を加速させましょう。