シュレーディンガー株式会社

【資料】材料科学反応ワークフロー

最終更新日: 2022-03-18 16:00:17.0

上記では、電子ブックの一部をご紹介しております。

カタログ発行日:2022/03/16
見落とされがちなコンフォマーをカバーすることができ、ワークフローが簡素化され、再現性と予測可能性が高まります。
シュレーディンガーの材料科学反応ワークフローでは、コンフォメーション空間の自動調査により、見落とされがちなコンフォマーをカバーすることができます。さらに、量子化学計算の自動化により、何百ものファイルやプロパティの綿密なメンテナンスや、専門的なトレーニングなどを必要とする困難なプロセスを排除することができます。これにより、ワークフローが簡素化され、再現性と予測可能性が高まります。

【掲載事例】
■ディールス・アルダー反応

関連情報

シュレーディンガーの材料開発支援製品をわかりやすく紹介【日本語】
シュレーディンガーの材料開発支援製品をわかりやすく紹介【日本語】 製品画像
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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
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#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
【製品総合ガイド】材料研究開発を加速する高速分子シミュレーション
【製品総合ガイド】材料研究開発を加速する高速分子シミュレーション 製品画像
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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【事例集】材料研究のための機械学習
【事例集】材料研究のための機械学習 製品画像
【掲載事例】
■biceranoデータセットに含まれるポリマーのガラス転移温度(Tg)の予測では、カスタマイズされたポリマー用記述子を使用した予測モデルでは、一般的な記述子を使用した場合と比較して、二乗平均平方根誤差(RMSE)が、38Kから11Kへと大幅に減少
■周期的な3次元記述子を使用して、窒化ケイ素の29Si NMR化学シフトを正確に予測できるモデルの構築
■化学組成や構造に基づいた140個の記述子を使用したモデルによって、1181個(60元素以上)の無機結晶の体積弾性率を高精度に予測(R2=0.913)
■NOMAD 2018 Kaggle challengeに含まれる3000個の透明導電性酸化物のバンドギャップを、10 SOAP-PCA 3D記述子とAutoQSAR/DeepChemを使用して構築したディープラーニング予測モデルによって高精度に予測
■文献から集めた8773分子の水溶性を予測できるディープラーニング予想モデルを、AutoQSAR/DeepChemを使用して構築(R2=0.88)

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マテリアルズ・ インフォマティクス向け AIプラットフォーム
マテリアルズ・ インフォマティクス向け AIプラットフォーム 製品画像
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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。

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マテリアルズ・インフォマティクス向けAIプラットフォーム【簡易版
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■様々なモノ(エンティティ)に対応
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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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【資料】材料科学反応ワークフロー
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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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