※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
最終更新日:
2021-12-17 18:09:02.0
上記では、電子ブックの一部をご紹介しております。
Materials Scienceソリューションの洞察を提供！当社の製品ラインナップをご紹介します
当社の製品ラインナップをご紹介いたします。
シュレーディンガーのMaterials Scienceソリューションは、
幅広い材料研究分野への対応が可能。
物理ベースのモデリングによって管理され、機械学習によって増幅され、
チームベースのインテリジェンスによって最適化されるデジタル化学
プラットフォームを提供します。
【カタログ掲載製品】
■プラットフォーム ソフトウェア：MS Maestro、LiveDesign
■シミュレーション エンジン：Desmond、MacroModel、Jaguar
■目的別アプリケーション
・分子動力学＆分子力学：OPLS4、MS Transport、MS CG、
MS Penetrant Loading、MS Morph
・量子力学：GA Optelectronics、Quantum ESPRESSO GUI
・マルチスケール：MS Mobility、MS Reactivity、MS Dielectric
・機械学習：AutoQSAR、MS Informatics
※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
関連情報
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物理ベースのモデリングによって管理され、機械学習によって増幅され、
チームベースのインテリジェンスによって最適化されるデジタル化学
プラットフォームを提供します。
【カタログ掲載製品】
■プラットフォーム ソフトウェア：MS Maestro、LiveDesign
■シミュレーション エンジン：Desmond、MacroModel、Jaguar
■目的別アプリケーション
・分子動力学＆分子力学：OPLS4、MS Transport、MS CG、 MS Penetrant Loading、MS Morph
・量子力学：GA Optelectronics、Quantum ESPRESSO GUI
・マルチスケール：MS Mobility、MS Reactivity、MS Dielectric
・機械学習：AutoQSAR、MS Informatics
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チームベースのインテリジェンスによって最適化されるデジタル化学
プラットフォームを提供します。
【カタログ掲載製品】
■プラットフォーム ソフトウェア：MS Maestro、LiveDesign
■シミュレーション エンジン：Desmond、MacroModel、Jaguar
■目的別アプリケーション
・分子動力学＆分子力学：OPLS4、MS Transport、MS CG、 MS Penetrant Loading、MS Morph
・量子力学：GA Optelectronics、Quantum ESPRESSO GUI
・マルチスケール：MS Mobility、MS Reactivity、MS Dielectric
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【掲載項目】
■ボラティリティの予測における課題
■機械学習によるアプローチ
■無機・有機金属錯体の揮発性予測結果
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■ボラティリティの予測における課題
■機械学習によるアプローチ
■無機・有機金属錯体の揮発性予測結果
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■様々なモノ(エンティティ)に対応
#低分子
#ペプチド #オリゴ #RNA配合
#無機複合体 #触媒 #有機EL
#添加剤 #金属錯体
■シュレーディンガーのMaterials Science Suiteの計算手法を融合することも可能です。
#有機エレクトロニクス
#高分子材料
#消費財
#触媒および反応システム
#半導体
#エネルギーの回収と貯蔵
#複雑な処方
#金属 #合金 #セラミック
■様々なモノ(エンティティ)に対応
#低分子
#ペプチド #オリゴ #RNA配合
#無機複合体 #触媒 #有機EL
#添加剤 #金属錯体
■シュレーディンガーのMaterials Science Suiteの計算手法を融合することも可能です。
#有機エレクトロニクス
#高分子材料
#消費財
#触媒および反応システム
#半導体
#エネルギーの回収と貯蔵
#複雑な処方
#金属 #合金 #セラミック
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シュレーディンガーのマテリアルズ・サイエンス ソリューション(MSS)は、幅広い材料研究分野への対応が可能です。
#有機エレクトロニクス
#高分子材料
#消費財
#触媒および反応システム
#半導体
#エネルギーの回収と貯蔵
#複雑な処方
#金属 #合金 #セラミック
シュレーディンガーのマテリアルズ・サイエンス ソリューション(MSS)は、幅広い材料研究分野への対応が可能です。
#有機エレクトロニクス
#高分子材料
#消費財
#触媒および反応システム
#半導体
#エネルギーの回収と貯蔵
#複雑な処方
#金属 #合金 #セラミック
GPU援用高速分子動力学計算エンジンDesmondは、多数の高速化アルゴリズムを実装し、 1週間でマイクロ秒オーダー計算にも到達します。
独自の研究開発による高精度パラメータOPLS4は、数百万化合物から膨大な力場パラメータを開発することにより様々な分子構造に対応します。
架橋樹脂を含む多様なポリマー構造ビルダー
#ホモポリマー #ブロックコポリマー #ランダムコポリマー #デンドリマー
#アモルファス構造作成 #インタラクティブな架橋構造作成機能
#半結晶性高分子構造 #複数のポリマーや低分子の混合状態
#異種材料間の界面構造 など
物性予測・解析ツール
#密度/凝集エネルギー密度/気化熱/比熱/溶解度パラメータ
#ガラス転移温度/線膨張係数
#応力-ひずみ曲線/降伏点/弾性定数テンソル/ヤング率/ポアソン比
#ポリマー中の低分子の拡散係数
#表面張力/異種材料間の相互作用エネルギー
#低分子のポリマー中への侵入率（水の場合は吸水率）
#SAXS回折パターン/構造因子/動径分布関数
#ポリマー電解質ーイオン間相互作用の可視化と解析
#誘電率/屈折率/Abbe数
独自の研究開発による高精度パラメータOPLS4は、数百万化合物から膨大な力場パラメータを開発することにより様々な分子構造に対応します。
架橋樹脂を含む多様なポリマー構造ビルダー
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#アモルファス構造作成 #インタラクティブな架橋構造作成機能
#半結晶性高分子構造 #複数のポリマーや低分子の混合状態
#異種材料間の界面構造 など
物性予測・解析ツール
#密度/凝集エネルギー密度/気化熱/比熱/溶解度パラメータ
#ガラス転移温度/線膨張係数
#応力-ひずみ曲線/降伏点/弾性定数テンソル/ヤング率/ポアソン比
#ポリマー中の低分子の拡散係数
#表面張力/異種材料間の相互作用エネルギー
#低分子のポリマー中への侵入率（水の場合は吸水率）
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#誘電率/屈折率/Abbe数
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■様々なモノ(エンティティ)に対応
#低分子
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■シュレーディンガーのMaterials Science Suiteの計算手法を融合することも可能です。
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キーワード
#密度汎関数理論 #DFT #動力学 #反応障壁 #選択性 #コンフォメーション空間
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#密度汎関数理論 #DFT #動力学 #反応障壁 #選択性 #コンフォメーション空間
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【要旨】
■大幅な時間短縮とコスト削減
3種類の新規材料設計手法の開発と評価
1,400万個にわたる分子の列挙、スクリーニング
9,000回分のDFT計算を実施
目標とする性能特性を持つ分子を50種類以上特定
■性能向上
学習データセットに含まれる既知の分子が持つ値よりも低い正孔再生成エネルギーを有する分子を特定（最大22%低減）
■予測性の高い機械学習（ML）モデルを開発
25万種の分子データをDFT計算に活用
■新たな視点での提案
高性能な本新規材料設計手法により、分子の列挙と仮想スクリーニングを補完可能
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■大幅な時間短縮とコスト削減
3種類の新規材料設計手法の開発と評価
1,400万個にわたる分子の列挙、スクリーニング
9,000回分のDFT計算を実施
目標とする性能特性を持つ分子を50種類以上特定
■性能向上
学習データセットに含まれる既知の分子が持つ値よりも低い正孔再生成エネルギーを有する分子を特定（最大22%低減）
■予測性の高い機械学習（ML）モデルを開発
25万種の分子データをDFT計算に活用
■新たな視点での提案
高性能な本新規材料設計手法により、分子の列挙と仮想スクリーニングを補完可能
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■包装材料の特性を最大限に引き出す
・熱機械的特性を予測することにより、包装材料の生産廃棄物を最小限に抑えます。
・分子シミュレーションを通じて、リサイクル可能なバイオベースの包装材料のための革新的な原料開発をサポートします。
・製造レベルへのスケールアップを迅速に精査します。
■物理化学的性質の予測
•分子の安定性、分解、および分光学的特性を予測します。
•感覚的、毒物学的、および化学的特性に関連する消費者からのフィードバックを、予測機械学習インフォマティクスベースの方法に組み込みます。
•複数の成分、カプセル化ポリマー、および添加剤を使用して実現可能なモデルを構築します。
※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
#マテリアルズ・インフォマティクス
#機械学習
#バーチャルスクリーニング
#界面活性剤
#サステナブルパッケージ
#包装材
・熱機械的特性を予測することにより、包装材料の生産廃棄物を最小限に抑えます。
・分子シミュレーションを通じて、リサイクル可能なバイオベースの包装材料のための革新的な原料開発をサポートします。
・製造レベルへのスケールアップを迅速に精査します。
■物理化学的性質の予測
•分子の安定性、分解、および分光学的特性を予測します。
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•複数の成分、カプセル化ポリマー、および添加剤を使用して実現可能なモデルを構築します。
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#機械学習
#バーチャルスクリーニング
#界面活性剤
#サステナブルパッケージ
#包装材
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お問い合わせ
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シュレーディンガー株式会社
