更新日： 集計期間:2025年08月06日～2025年09月02日
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モノクローナル抗体、ワクチン抗原、酵素、ペプチドなど、多様なバイオロジクス・抗体創薬のための統合ソフトウェア
シュレーディンガーのバイオロジクス・抗体創薬ツールは、 バイオロジクスの多岐にわたる高度なシミュレーションにより、開発期間の短縮に貢献します。 一例として、下記のような機能がございます。 ■タンパク質立体構造モデリングを用いた実験値予測と解析 ■FEP計算を用いた高精度な予測技術 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
製品形状から予測される樹脂充填経路を瞬時に計算 ゲート位置の最適化、ウェルドラインの調整がスピーディに可能
樹脂射出成形における時刻歴流動経路予測を、製品形状・注入位置・注入量比率の影響にフォーカスした弊社独自の計算アルゴリズムにより、リアルタイムレベルでの予測が可能となりました。 方案初期検討の他、ASU/MOLDとのシームレスな連携により、詳細解析を行うケースを素早く絞り込み、リードタイムを短縮します。
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。
十数残基を超える長いCDR H3ループやDisordered エピトープを持つ抗原抗体複合体の構造予測にレプリカ交換MDを応用
シュレーディンガーの創薬プラットフォームは、物理学の第一原理に基づいた計算化学技術を駆使することで、タンパク質立体構造情報に基づく高度な薬物設計を可能とし、世界中の主要製薬企業で活用されています。 弊社のソフトウェアを用いた抗原抗体シミュレーションの最新の成果について、下記セミナーにてご紹介します。 第22回日本蛋白質科学会年会 ランチョンセミナー 【開催日時・場所】 6月7日(火) 12:00 - 12:50 会場：つくば国際会議場2F E会場 セッションID：LS1E 【プログラム】 Schrödinger's approach to physics-based antibody analysis and design: dealing with disordered epitopes and very long CDR H3 loop 企業展示ブースにも出展しておりますので、ぜひお立ち寄りください。シュレーディンガーのBiologics Modeling Suite: BioLumimateをご体験いただけます。
Sumo Digital Twin (Sumolator) 構築システム
Dynamita社プロセスシミュレーターSumoをベースとする水処理プラントのデジタルツイン構築環境 •モニタリングDT （MDT）: リアルタイムで実行され、比較のためにデータとモデルの結果を表示します • 最適化DT（ODT）: 排水中のアンモニア目標値を達成するために、次の2〜4時間の最適なDO設定値を見つけます。 •自動校正DT（ADT）: モデル出力をセンサーデータに一致させるために、選択したモデルパラメーターを変更します。 •予測DT（FDT） - 履歴データのトレーニング後、 天気予報（数日または1週間先）に基づいて、予想されるプラントへのピーク流入量を予測できます。
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。
プレス成形加工をシミュレーション！割れやしわの発生を事前に予測した事例のご紹介
川重テクノロジー株式会社が行ったFEM解析事例をご紹介いたします。 プレス成形加工をシミュレーションし、割れやしわの発生を事前に予測。 ワークの割れとしわの発生は、しわ押さえ力をパラメータにトレードオフの 関係にあることから、シミュレーションによりパラメースタディを行い 適した領域を求めました。 【概要】 ■解析ソフト：LS-DYNA ■解析種別：非線形解析 ■目的：成形加工時のしわ、割れを事前予測 ※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。
半導体および関連技術の開発/解析を高速・高精度で支援する統合プラットフォーム
半導体および関連技術の開発/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わかりやすくご紹介いたします。 【製品の概要】 ■量子力学計算による半導体物性の予測と解析 ・電子物性 ・機械特性（弾性定数テンソル、体積弾性率） ・誘電特性 ・反応経路探索 ■半導体成膜プロセス(CVD, ALD, ALE)の最適化 ・量子力学計算と機械学習による新規前駆体の開発 ■古典分子動力学計算による半導体実装の最適化 ・樹脂封止材の架橋構造モデルの構築 ・ガラス転移温度の計算による耐熱性の予測 ・水やガス分子の吸収率と拡散係数の計算による ガスバリア性の予測 ・水／ガス分子吸収時における物性変化の解析 ※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。
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。
好適な鋳造方案！不良発生率を限りなく抑えた高品質な鋳物造りを目指しています
当社では『鋳造シミュレーション』を行っています。 鋳造シミュレーションソフトにて、事前に解析し、欠陥の種類・発生箇所・ 程度などを予測。 試作回数等の工程数を減らしつつ不良発生率を限りなく抑えた高品質な 鋳物造りを目指しています。 ご用命の際はお気軽にお問い合わせください。 【特長】 ■好適な鋳造方案 ■鋳造シミュレーションソフトにて、事前に解析 ■欠陥の種類・発生箇所・程度などを予測 ■試作回数等の工程数を減らしつつ不良発生率を限りなく抑制 ※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。
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。
新材料の情報も追加！コンクリート構造物の長期性能シミュレーションプログラム
『LECCA2-Lite』は、コンクリート構造物の長期性能シミュレーション プログラムです。 中性化、塩害あるいは凍害による劣化現象の経時変化を2次元定量的に 捉えることができます。 一般技術者の利用を想定し「LECCA2」における解析モードを実務レベルで 必要な範囲に限定して開発されました。 従来のシミュレーション精度を維持したまま入力パラメータ数を 最小限に抑え、より直感的かつ簡便な仕様となっています。 更に最近の知見を踏まえた新材料の情報も追加されており、 維持管理計画の策定にも対応可能です。 【機能一覧】 ■2次元FEM計算 ■表面濃度と拡散係数の予測 ■鉄筋腐食量の算出 ■維持管理計画 ■ビジュアルな結果表示 ※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。
DNSを再現する高精度なノッキング予測方法
ノッキング現象はエンジンの熱効率向上の阻害要因であるが、ノッキングの詳細な発生メカニズムは、流体力学や化学反応の複雑な相互作用のため、完全に解明することは困難とされていた。 発明者らは、反応性流体の基礎方程式を計算するＤＮＳ（Direct Numerical Simulation）を実施し、世界で初めてノッキングの実験データとの一致を確認した[1]。さらにノッキングの発生メカニズムを詳細に分析したところ、極限的な条件においては、燃焼化学反応波である火炎が、火炎として存在できなくなり、激しい全体的な着火に遷移せざるを得なくなる「臨界条件」が存在することを突き止めた。そこから着火と火炎の等価理論を構築し、ノッキングの発生条件を導き出すことに成功した[2]。 本発明によって、これまで不可能とされていたノッキング発生を精度良く、かつ比較的簡易に予測することが可能となる。
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。
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。
