ソフト(研究) - メーカー・企業と製品の一覧

【事例】アクティブラーニングで有機EL材料の設計を高速化

高効率・高コスパ! 物理ベースのシミュレーションと機械学習の相乗効果を光電子物性予測に活用するアクティブラーニング　ワークフロー

分子モデリングとシミュレーションのツールは、材料探索に有効であることが証明されており、産業界の研究開発においてますます導入が進んでいます。デジタルシミュレーションは、従来の実験的アプローチと比較して研究開発ワークフローに多大な時間短縮をもたらしますが、課題も残されています。シュレーディンガーは、これらの課題を容易に扱えるようにしました。近年、シュレーディンガーは、物理ベースのシミュレーションと機械学習の相乗効果を光電子物性予測に活用するアクティブラーニング　ワークフローを開発しました。 Frontiers in Chemistryに掲載され、SID-Display Week 2022で発表されたシュレーディンガーによる最近の研究は、有機EL材料探索のためのアクティブラーニングパラダイムを実証しています。 ※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。

企業：シュレーディンガー株式会社
価格：応相談

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有機EL

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【日本語事例集】吸湿予測と非晶質アミロースデンプンへの影響

食品・飲料、包装、および医薬品の品質と加工の最適化を促進する分子動力学シミュレーション。

シュレーディンガーは、日用消費財の研究開発のための強力で使いやすい統合ソフトウェアソリューションを提供します。シュレーディンガーのプラットフォームは、計算化学のビギナーからエキスパートまで、幅広いユーザー向けに設計されており、高度な物理ベースのモデリングと機械学習テクノロジーを駆使して、実際のシステムを構築、シミュレーション、分析するためのシンプルなワークフローを提供します。 ■湿潤および乾燥状態の非晶質アミロース重合体に対するガラス転移温度（Tg）などの主要な物性を正確に予測。 ■水分含有量がTgおよびデンプン重合体内の水の拡散に与える影響を調査することで、水の吸収および輸送を効果的にモデル化。 ■OPLS3e力場は非晶質デンプンモデルに対して高い精度を提供。 ■水とアミロースの相互作用の詳細な研究と、成分が複雑なでんぷんの配合に与える影響についてのさらなる研究。

企業：シュレーディンガー株式会社
価格：応相談

組込みOS
プラスチック
有機天然材料

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電池材料開発を支援する統合プラットフォーム【日本語】

原子レベルのシミュレーションと機械学習で次世代電池材料の研究開発を加速

次世代電池材料の開発/解析を支援する、シュレーディンガーの統合プラットフォームをご紹介いたします。【製品特徴】 ■量子力学計算により電極内部におけるイオンの挙動を解析 ■高分子系電解質中のLi+イオンの電動メカニズムを分子動力学シミュレーションによって解析 ■分子シミュレーションと機械学習による電解液の開発 ※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。

企業：シュレーディンガー株式会社
価格：応相談

組込みOS
シミュレーター
2次電池・バッテリー

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【事例集】材料研究のための機械学習

無機個体やポリマーなどにおけるケーススタディ！コストと時間効率の良い方法で、新しい化合物を設計

高品質の物理ベースのシミュレーションと機械学習アプローチは、新規材料の研究を加速し、市場投入までの時間を短縮します。ワークフローによって、代表的な機械学習の手法(部分的最小二乗回帰(PLS)法、重回帰分析(MLR)、主成分回帰(PCR)、カーネルPLS法)と、記述子とフィンガープリントの組み合わせで数百以上の予測モデルを自動作成し、その中から高い予測性能をもつモデルを選択することが可能(AutoQSAR)。数千個以上のデータを持つデータセットに対しては、AutoQSAR同様に、ワークフローによってディープラーニング（深層学習）を用いた予測モデルを自動作成することが可能（DeepAutoQSAR,　DeepChem/AutoQSAR）。幅広い材料（ポリマー、分子、固体）の特性を表現するため、それぞれの系のためにカスタマイズされた効果的な記述子を使用可能。

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日本語事例】環境に配慮した化粧品処方設計のための計算・解析ツール

【ロレアル事例】エコフレンドリーな化粧品の処方設計を容易にする分子動力学と粗視化シミュレーション

世界No.1の化粧品会社ロレアルは、シュレディンガーのソフトウェアを活用し、バイオミメティックな表面上での合成ポリマーと多糖類ポリマーとの剪断挙動の違いについて、より深い理解を得ました。 • 模擬髪の表面を用いてシャンプーの配合の凝集挙動に関する新たな洞察を得ました。 • ポリマーのトポロジーの影響を示し、観察されたポリマー間相互作用を実験的観測可能な事象に関連づけました。 • 分子動力学シミュレーションを用いて、バイオミメティックな表面と接触する複雑な配合物の研究のための枠組みを確立しました。 • エコフレンドリーな化粧品の配合設計を合理的に加速しました。

企業：シュレーディンガー株式会社
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組込みOS
その他高分子材料
計算化学

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デジタル空間で分子のデザイン、予測、解析、コラボレーションを実現

【日本語資料】デジタル創薬を加速する、クラウド型エンタープライズ･インフォマティクスプラットフォーム

限られた時間とリソースの中で目的の分子を作り出すためには、職人の経験に基づくデザインだけではなく、計算化学を活用したデータ駆動型のアイデア創出が必要です。 LiveDesignは、プロジェクトチーム全員が同時に作業できるデジタル空間をクラウドで提供します。メディシナルケミストリーのデザイン戦略、ケムインフォマティクス、計算化学ワークフロー、バーチャルデザイン、予測手法を活用しながら、デジタルデザインプロセスを誰もが使えるように一般化し、デザインサイクルの生産性を高めます。既存のデータへのアクセスも可能にし、1つのインターフェースであらゆることを実行できます。合成する前に計算や予測を活用することで、成功確率が高い化合物のデザインが可能になります。【3つの利点】リアルデータとバーチャルデータのギャップを解消デザインサイクルを短縮コレボレーションと意思決定を一元化 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

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【事例集進呈】材料モデリングのための機械学習力場

Machine-learned force fields活用事例をご紹介

機械学習による力場（Machine-learned force fields、MLFF）は、原子や分子間の相互作用を正確にモデル化するために機械学習モデルを取り入れることで、従来の力場を改良するために設計されています。この技術は、ニューラルネットワークポテンシャルエネルギー曲面（NN-PES）アーキテクチャに基づいており、モデルは化学的な精度で系の全電子エネルギーを再現するように訓練されます。初期構造生成のためのOPLS4、高速DFTおよびMDエンジン、および主要なMLFF手法の組み合わせにより、シュレディンガーはMLFF生成のリーディングパートナーとなっています。このアプリケーションノートでは、QRNN技術の応用について、液体電解質、ポリマー、およびイオン液体という材料科学の3つの異なる領域でのモデリングを紹介しています。

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その他高分子材料

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【事例集】前駆体のボラティリティの正確な予測を可能にする機械学習

蒸発または昇華温度を平均±9℃の精度で予測、1秒間に数百の錯体を計算*

プリカーサー開発への新たな道を切り開く、シュレーディンガーの機械学習この予測モデルは、性能を向上させた新しい前駆体を設計するための新しい道を開くもので、その蒸着や化学の改良だけでなく、蒸発または昇華して蒸気として供給できる温度も最適化することが可能です。この進歩により、従来よりもはるかに広範な構造変化を計算機上でスクリーニングできるようになり、よりリスクが少なく、より革新的な実験的合成・試験のための候補前駆体を生み出すことができるようになります。この揮発性モデルと、シュレーディンガーの量子力学に基づく反応性と分解の計算ワークフローにより、気相堆積やエッチングのための完全な設計キットが提供され、新技術のための材料やプロセスの研究を加速させます。 *一般的な50種類の金属および半金属の錯体について、与えられた蒸気圧における蒸発または昇華温度を平均±9℃（これは絶対温度の約3％）の精度で予測します。 *1秒間に数百の錯体を計算することができ、ターンアラウンドタイムが速いです。 ※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。

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【事例進呈中】パナソニック有機エレクトロニクス向け材料新規設計

パナソニックとシュレーディンガー、ホール移動度を向上させた50以上の新規分子を設計

パナソニック社の研究者らは、高効率な特性を持つ有機半導体材料の新規開発に取り組んでいます。パナソニック社はシュレーディンガー社と共同研究を進め、高処理能力を活用したDFT計算、機械学習/深層学習モデルの構築、化学物質の列挙など、シュレーディンガー社が提供する計算能力と専門知識を活用して分子材料の新規設計を行いました。当カタログは、シュレーディンガーがパナソニック社と取り組んだ、『有機エレクトロニクス向けホール伝導性分子材料の新規設計』の事例集です。ぜひ、ご一読ください。 ※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。

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【日本語資料進呈】ポリマー・樹脂の物性値予測を高速・高精度で支援

ポリマー・樹脂の物性値予測を高速・高精度で支援するGPU援用高速分子動力学エンジン

ポリマー・樹脂の物性予測を支援する、シュレーディンガーのソフトウェアをご紹介いたします。【製品特徴】 ■高効率GPU コードでMD計算を加速数万原子x 数百ナノ秒／日＝ lGPU ■独自の高精度力場パラメータOPLS4 ■架橋樹脂を含む多様なポリマー構造ビルダー ■物性値予測・解析ツール ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

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シミュレーター
複合材料

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【ユーザー事例進呈】次世代リチウムイオン電池開発

Eonix社CEOによる、次世代リチウムイオン電池開発に導入した革新的な材料検索事例を紹介します。

Eonix社は、家電、グリッドストレージ、電気自動車をターゲットとしたエネルギー貯蔵技術のための次世代材料の迅速な設計に焦点を当てたスタートアップ企業です。 CEOであるDon DeRosa, Ph.Dは、ハイスループットなスクリーニングと物理ベースのモデリングを組み合わせることで、より優れたバッテリーを構築するための材料探索をどのように変革できるかを説明しています。

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パナソニックにおける、シュレーディンガープラットフォームの活用

より迅速な新規材料開発の実現にむけて

「シュレーディンガーのツールと前例のない計算能力にアクセスできるようになったことで、パナソニックインダストリー株式会社のイノベーションの方法がかわりました。」パナソニックインダストリー株式会社技術本部プロセスデバイス革新センターのプリンシパルエンジニアである松澤伸行氏に対するインタビューに基づく記事です。ぜひ、お読みください。 ※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。

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アルミニウム
メモリ

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【資料】材料科学反応ワークフロー

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 ※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。

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【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

実験データの大規模統計解析と高精度ナノスケールシミュレーションによる分子構造・ナノ構造に基づく物性予測, 解析, 設計を支援

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)の機能をわかりやすくご紹介いたします。【製品特徴】 ■量子計算による分子設計 ■液体・ポリマー物性予測 ■結晶・表面・界面: 周期系第一原理計算、電極や触媒上の化学反応、半導体/分子性結晶/MOFへの幅広い応用 ■統計解析・機械学習 ■柔軟で強力なGUI/CUIユーザインターフェース　 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

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組込みOS
EAI・ETL・WEBアプリケーションサーバ
シミュレーター

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【資料進呈中】機械学習と材料特性予測

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 ※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。

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ソフト(研究) - メーカー・企業と製品の一覧

ソフトの製品一覧

【事例】アクティブラーニングで有機EL材料の設計を高速化

【日本語事例集】吸湿予測と非晶質アミロースデンプンへの影響

電池材料開発を支援する統合プラットフォーム【日本語】

【事例集】材料研究のための機械学習

日本語事例】環境に配慮した化粧品処方設計のための計算・解析ツール

デジタル空間で分子のデザイン、予測、解析、コラボレーションを実現

【事例集進呈】材料モデリングのための機械学習力場

【事例集】前駆体のボラティリティの正確な予測を可能にする機械学習

【事例進呈中】パナソニック有機エレクトロニクス向け材料新規設計

【日本語資料進呈】ポリマー・樹脂の物性値予測を高速・高精度で支援

【ユーザー事例進呈】次世代リチウムイオン電池開発

パナソニックにおける、シュレーディンガープラットフォームの活用

【資料】材料科学反応ワークフロー

【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

【資料進呈中】機械学習と材料特性予測

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