【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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「AFEを使いたいけど、難しそう、何ができるのかわからない・・」このような声を聞くことが多々あります。 本ウェビナーでは、コマンド制御による多機能AFEであるNA2204のデモボードの使い方を動画も使いながら説明を行います。それらにより皆様がAFEを選定するお手伝いをいたします。 日清紡マイクロデバイスのAFEの説明を聞くのが初めてという方でも理解できるような内容としております。 ●参加対象 ・AFEを使用したことが無い方 ・AFEの選定に迷っている方 ・AFEのデモボードを使ってみたい方 ●アジェンダ 1. デモボードの使い方を説明するにあたり、使用する製品、デモボードの紹介 2. ゲインの設定 3. OSR、DRの設定 4. オフセット補正 5. ゲイン調整 6. 50・60Hzリジェクション 7. 断線検知 8. まとめ・問い合わせ先 9. 質疑応答

2025年1月22日～24日開催『ロボデックス東京（ロボット開発・活用展）』に出展いたします。 『フィルム用吸着グリッパー』 薄物フィルムの吸着搬送を実現へ！フィルムを張った食肉用ホワイトトレーの搬送デモンストレーションをご覧いただきます。これまで、スーパーマーケットで課題となっていた搬送ラインの自動化に一石を投じます。 『ツールチェンジャー付き協働ロボットハンド piCOBOT L』 ツールチェンジャーを搭載した協働ロボット用ハンドが、先端部を変えながらパレタイズもピッキングも実行するデモをご覧いただきます。

本セミナーでは、営業とマーケティングの両部門が抱える課題や その原因を具体的に解説します。 「リードの質が悪い」「きちんとフォローされているかわからない」 「情報共有がうまくいかない」など、お困りの方におすすめです。 部門間の壁を取り壊し、成果を最大化するためのヒントが満載です。

本ウェビナーでは、営業チーム全体のパフォーマンスを最大化するための 具体的な道筋を示します。 AIを活用してトップセールスの成功要因を可視化し、それを全員で 再現する手法や、営業プロセスの自動化による効率化を実現した 成功パターンをご紹介します。 さらに、データ分析を基にした営業戦略や、AIが営業担当者に与える新しい 価値についても掘り下げます。これにより、参加者はAI導入のメリットを 具体的にイメージし、次のステップを明確に描くことができます。

本セミナーでは、これまでTOPセールスの行動を科学的に分析してきた ソフトブレーングループが顧客の声を上手に引き出し、案件確度を高めるための 情報収集に必要な質問力を上げていく仕組みやテクニックを解説していきます。 営業組織の成果が思うように出ていないと感じていませんでしょうか。 若しくはもっと成果を出せるのではないかとモヤモヤしていませんでしょうか。 そのカギは営業メンバーの質問力を上げる事で解決できるかもしれません。 皆様のご参加をお待ちしております。