最終更新日:
2020-12-22 13:11:44.0
インフォマティクスに基づきデータを素早く知識に昇華!先端材料開発の現場に貢献
当資料では、Schrodingerが取り扱う『Materials Science Suite』による
機械学習と材料特性予測について紹介しています。
当製品は、強力で使いやすいインフォマティクス統合環境を備えています。
簡単なGUI操作により、たとえば分子構造のフィンガープリントを活用して
実験やシミュレーションのデータを解析することで、分子構造と物性値の
関係性を可視化することや、機械学習モデルを構築して新たな分子構造の
物性値を予測が可能です。
【掲載内容】
■背景
■ガラス転移温度
■ポリマー物性の予測
■フィンガープリントを用いたKPLS回帰
■さらなる展開
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基本情報
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