【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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【セミナー概要】 業務効率化や社内DXの活用方法として、注目度が高まっている「生成AI」。しかし使用する社員のリテラシーに左右され、かえって業務の負担が大きくなってしまう可能性もあります。 そこで、今回のセミナーでは、生成AIの現状の課題をお伝えしつつ、生成AIを活用した業務効率化の 事例に加え、どのように生成AIを利用すると効率化が実現できるか、使い手に左右されない利用方法について解説します。ぜひ、生成AIの活用の検討に参考にしてみてください。

業務遂行の土台となる「ロジカルシンキング」や、関係構築の基盤である「コミュニケ―ション」を職場ですぐに活用できるよう分かりやすく解説し、トレーニングを行う事で、若手・中堅社員の皆様の「ビジネススキル」や「モチベーション」の向上につなげます。 研修の狙い １．若手・中堅社員の仕事力と人間力の強化を図り、生産性、業績向上に貢献する。 ２．行動計画を作成し、研修後の行動変容につなげる。 STEP1 ■企業が求める人財像： ・会社の損益、給与の成り立ち ・社会経済環境の変化 ・目指す人財像 ■ロジカルシンキング（論理的思考）： ・ケーススタディ「売上向上の施策」 ・ピラミッドストラクチャーを用いた業務改善の仕方 STEP2 ■アサーティブ（自他尊重）コミュニケーション： ・傾聴、報連相のポイント ・関係構築の手法 ・DESC法を用いた発信力の強化 ■ジョブクラフティング（仕事の再定義）を用いた行動計画の策定： ・仕事の捉え方 ・人との関わり方 ・仕事のやり方 ■感想コメント 研修での気付きと抱負の発表と共有

　本セミナーでは、リアルタイム性能とWindowsの汎用性を両立できるリアルタイムOS「INtime(R)」を活用した、リアルタイム制御環境の構築方法について、実際の事例を交えながら詳しく解説します。「INtime(R)」は、Windows上で動作するリアルタイムOSであり、同一ハードウェア上でWindowsとリアルタイム処理を並行して実行できるソリューションです。これにより、ユーザーインターフェイスやデータ処理はWindows側で、高精度なモーション制御・同期制御など、ミリ秒単位の応答が求められる処理はINtime(R)側で担うといった、柔軟かつ高効率なシステム構成が可能となります。さらに今回は、長期サポートと高い安定性を備えた「Windows 11 IoT Enterprise LTSC 2024」や、産業用組み込みコンピュータについてもご紹介し、リアルタイム制御における実践的なアーキテクチャの選定ポイントをわかりやすくお伝えします。リアルタイムOSは聞いたことがあるが、制御システムでの使い方や効果がイメージできていない方、PLCでは複雑な制御や処理への対応に限界を感じている方に特におすすめの内容です。

ご好評いただいているセミナーの東京開催が決定いたしました。 自転公転ミキサーによる撹拌・脱泡の基本原理や新製品のご説明、遠心機械を使用する際に必須の法定自主検査等を解説いたします。 自転公転ミキサーは労安法上の遠心機に該当し、1回／年以上の自主検査が義務付けられています。当セミナーでは対応について解説いたします。 あわとり練太郎導入を検討中の方や、ユーザー様に是非受講していただきたい内容です。 本セミナーでは、以下の内容をお伝えいたします。 ■あわとり練太郎の基本原理・レシピ設定のポイント ■撹拌の材料温度管理が可能な新アプリケーションの使用事例 ■あわとり練太郎で材料の分散・解砕が可能に！新オプションのご紹介 ■遠心機械の法定自主検査の詳しい説明 セミナー後に、アプリケーションラボにて、実機見学・相談会を実施いたします。自動化に対応したコンセプト機や、大気大型新モデル等、最新の装置をご覧いただけます。 セミナーは同内容で2回開催いたしますので、ご都合のいい日程にご参加いただけます。 皆様のお申込みをお待ちしております。

製造業でのトレーサビリティや、物流業での商品・入出荷管理などでコードリーダー導入をご検討中の方必見のウェビナー！ 　『印字がかすれていたり、ゆがんだコードが読み取れない』 　『高速搬送ラインで読み取りエラーが頻発する』 　『設定や調整に時間がかかる』 といった、お悩みや疑問をお持ちの方は解決のヒントになるかもしれませんので、ぜひご参加ください。