【3月22日(火)～26日(土)】『応用物理学会春季学術講演会』に出展いたします

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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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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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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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。

• ソフトウェア（ミドル・ドライバ・セキュリティ等）

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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マテリアルズ・インフォマティクスのお悩みに一発回答! 新規素材開発を加速する、AIプラットフォームの進化形 LiveDesign

マテリアルズ・インフォマティクスで下記のようなお悩みはありませんか? シュレーディンガーのLiveDesignは、データの記録、補完、機械学習の自動化、解析手法と結果の共有まで、課題を解決し、MIを加速します。 【お悩み1】　データの質の問題: フォーマットや用語がバラバラに存在 ➡データを同じスプレッドシートに統一した言語で登録します。 【お悩み2】　データの量の問題: データは欠損値ばかり ➡物理化学計算と機械学習でデータを補完します。 【お悩み3】　非民主的なAI・機械学習・解析手法: 何から手をつければいいのかわからない ➡データの蓄積と同時に好適な機械学習モデルを自動生成。計算化学者に頼らず高精度のモデルを作成します。 【お悩み4】　社内共有の問題: いい予測値モデルができたが、社内に展開する仕組みがない ➡Web画面で解析手法や結果をグループで共有できます。 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

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高速分子シミュレーションによる材料研究開発を支援！当社の製品概要をご紹介します

当社のMaterials Science Suiteは、幅広い材料研究分野への対応が可能です。 ■密度汎関数理論(DFT)計算・周期系第一原理計算による物性予測 HOMO/LUMO/pKa/溶媒効果/IR/Raman/UV-vis/VCD/NMR/ 酸化・還元ポテンシャル/ 3重項励起状態エネルギー/TADF S1-Txギャップ/蛍光/りん光/振動計算/ 構造最適化/遷移状態計算/反応経路解析/吸着エネルギー/結合解離エネルギー/ 電子・ホール移動度/再配向(再配列、再配置)エネルギー ■分子力学(MM)法・分子動力学(MD)法・粗視化MDによる物性予測 密度/配座解析/架橋構造/ヤング率/粘度/表面張力/ ガラス転移温度(Tg)/分子拡散/熱膨張/結晶形態/ 膨潤/応力ひずみ曲線/溶解度パラメータ 機械学習で使用可能な手法 様々な記述子・フィンガープリント生成/ 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/ ベイズ分類/再帰分割(RP)分析/自己組織化マップ/Tg・誘電率・沸点・蒸気圧予測モデル/ 遺伝的アルゴリズム/アクティブラーニング

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単一のグラフィカルインターフェース上で行うことで、効率よく計算作業が行える！

当資料では、Schrodingerが取り扱う『Materials Science Suite』による Quantum ESPRESSO Interfaceについて紹介しています。 公式提携により、統合分子シミュレーション環境「Maestro」と「Quantum ESPRESSO」の連携が実現しました。 先端の量子シミュレーションを結晶構造作成から実行、解析まで単一の グラフィカルインターフェース上で行うことで、効率よく計算作業が可能。 さらに有効遮蔽媒質法の計算により、電極表面反応を始めとする 様々な表面-溶媒系の電子状態計算ができます。 【掲載内容】 ■ナノテクノロジーと計算科学 ■Quantum ESPRESSOについて ■Quantum ESPRESSO Interfaceの主な機能 ■MaestroとPython API ■有効遮蔽媒質法（ESM法） ※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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有望な候補物質を判別！デバイス最適化の条件に適合するような化合物の選定にも有用

当資料では、Schrodingerが取り扱う『Materials Science Suite』の有機エレクトロニクスや有機ELへの応用について紹介しています。 計算結果から得られる知見と理論的解釈により、有望な候補物質を判別することができ、有機発光ダイオード(Organic Light Emitting Diode(OLED))や有機半導体等の開発を効率的に行うことが可能です。 また、デバイス最適化の条件に適合するような化合物の選定にも有用です。 具体的には、密度汎関数理論(DFT)を使用して、有機EL材料開発に関係する以下のような分子プロパティを計算可能です。 ・酸化ポテンシャル ・還元ポテンシャル ・ ホール再配向(再配列、再配置)エネルギー ・電子再配向エネルギー ・3 重項エネルギ ー ・3 重項再配向エネルギー ・吸収スペクトル ・TADF S1-Tx ギャップ ・蛍光 薄膜の構造は、分子動力学法(Molecular Dynamics(MD))を使用し、実際に基盤への蒸着をシミュレーションすることによって予測することができます。基本情報へつづく↓

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　近年、製造現場では「止めない工場」を実現するための保全DXが急務となっています。工場のIoT化やデータ活用の流れの中で、工場内外に分散する設備やセンサからのセンサ情報や制御信号を遠隔で集約・収集できるリモートI/Oの活用も、予知保全や状態監視を支える基盤として重要性が高まっています。 一方で、リモートI/Oの設置環境は必ずしも制御盤内や空調の整った工場内だけではありません。屋外の設備や、高温・低温、振動、強い電気ノイズなどの過酷な環境下でもデータを収集するニーズが増えています。 従来のリモートI/Oでは、こうした条件下での安定運用が難しく、設置場所の制約や追加の保護筐体などの対策が必要となっていました。広温度対応・ノイズ耐性を備えた耐環境リモートI/Oは、これらの課題を解消し、工場IoTや予知保全の対象範囲を屋外・遠隔設備まで広げることを可能にします。 本セミナーでは、コンテックの耐環境リモートI/Oラインアップ「CONPROSYS(R) RobustRobust I/Oシリーズ」全23製品をご紹介します。

[講　師] SOMPOインスティチュート・プラス株式会社 公共政策調査部 主任研究員 宮本 万理子 氏 [講演項目] １．グリーンインフラの全体像と最新動向 　（１）注目される背景と市場拡大の見通し 　（２）現状と推進に向けた課題 ２．グリーンインフラの経済効果 　（１）国内事例（公園、道路施設等） 　（２）海外事例 ３．評価・認証制度 　（１）建築物に関わる制度 　（２）敷地・都市空間に関わる制度 ４．グリーンインフラの資金調達手法 　（１）PPP／PFI 　（２）サステナブルファイナンス ５．質疑応答／名刺交換

[講　師] 西村あさひ法律事務所・外国法共同事業 弁護士・アソシエイト 赤松 祝 氏 弁護士・アソシエイト 山崎 泰和 氏 ※崎は異体字 [重点講義内容] 物流分野などにおけるドローンの活用に向けて、ドローン航路の社会実装の検討が進められています。 ドローン航路は、ドローン航路運営者、ドローン運行事業者、周辺自治体、地上関係者など、様々な主体が関与し、役割分担を行うことで実現されます。そのため、ドローン航路の運営事業者や、ドローン航路を利用する事業者は、関係者との間でドローン航路の利用に関する契約を締結し、役割を明確化するとともに、適切なリスク管理を行う必要があります。 本講演では、ドローン航路利用契約を締結するにあたり、留意しなければならない法的論点について解説します。 [講演項目] １．ドローン航路の概要と近時の検討状況 ２．ドローン航路に関係する主体と役割 ３．ドローン航路利用契約において定めておくことが考えられる項目 ４．ドローン航路利用契約において留意するべき法的論点 ５．質疑応答／名刺交換

[講　師] 株式会社日本総合研究所 創発戦略センター シニアデベロップメントマネジャー 古賀 啓一 氏 [重点講義内容] トランプ政権への移行後、海洋を巡る世界の事業環境に、脱炭素や自然保護などの観点で大きな変化が生まれています。他方、知見の蓄積・認識共有が進む海洋環境の実態を踏まえると、企業はどのような成長戦略を描くべきなのでしょうか。 ブルーエコノミーの拡大に注目する金融セクターでは、ネイチャーポジティブにつながるビジネスを進めることが持続的な企業価値の向上につながると認識し始めています。海洋に関わるセクターは、水産業や海運業のみならず、水質汚染やプラスチックごみなどの廃棄物、観光産業、エネルギー関連産業など、多岐にわたっており、ビジネスがどのように変革しうるか考えるための種について解説します。 [講演項目] １．ブルーエコノミーのこれまで ２．国際動向 ３．ブルーエコノミーに関わるファイナンス動向 ４．ブルーエコノミーを踏まえたビジネス変革の方向性 ５．ケーススタディー ６．質疑応答／名刺交換

[講　師] 株式会社インフラコモンズ 代表取締役 今泉 大輔 氏 [重点講義内容] 企業が海外事業を展開するうえで、信頼性の高い市場調査や規制情報の把握は欠かせません。しかし、従来の有料データベースや専門調査会社への依存はコスト・時間の両面で大きな負担となってきました。 本セミナーでは、生成AI を用いた新しい海外市場調査のアプローチを紹介します。具体的には、ニッチ市場の流通構造の把握、金融レポートや調査資料の要点抽出、現地語による情報収集と翻訳要約、M&A候補企業や投資動向の探索、EU 規制の要点整理、業界や国ごとのトレンドモニタリング、さらに防衛・地政学リスクの動向把握など、多岐にわたるユースケースを取り上げます。各テーマごとに情報源の選定、生成AI を活用した効率的な調査手順、出典確認の方法を具体的に解説し、参加者は終了後すぐに自らの業務へ応用できる知見を得ることができます。経営企画・海外事業・新規事業・調査部門など、日常的に海外情報を扱う方に最適の内容です。 [講演項目] １．イントロダクション ２．ユースケース別の活用法 ３．まとめと留意点 ４．質疑応答