【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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建築・土木業界で深刻化する人手不足とベテランの高齢化。特に高い専門性が求められる「検図」業務は、特定の社員への業務集中や技術伝承の遅れが課題となっています。本セミナーでは、限られた人員でもミスを防ぎ、検図作業の時間を大幅に削減するための具体的なノウハウと、最新のデジタルツールの活用法をわかりやすく解説します。業務過多に悩む管理者・経営層の方は必見です！ 【タイムスケジュール】 1：会社紹介・講師紹介 2：建築・土木における「人手不足」と「検図業務」のリアルな課題 　 ※これまでのお客様からの課題を参考にする想定 3 ：脱・属人化！検図を効率化・標準化するための3つのステップ 4：成功事例紹介とアンタスが提案する具体的な解決策 5：質疑応答・終了挨拶

[講演項目] 一．量子技術の現在地と産業化への道筋【13：00～13：55】 一般社団法人量子技術による新産業創出協議会（Q-STAR）実行委員会 委員長 株式会社東芝 上席常務執行役員 最高デジタル責任者 岡田 俊輔 氏 二．誤り耐性量子コンピュータへの挑戦【14：00～14：55】 大阪大学 量子情報・量子生命研究センター センター長・特任教授（常勤）／名誉教授 国立研究開発法人科学技術振興機構 ムーンショット目標6 構想 ディレクター 北川 勝浩 氏 三．富士通の量子×AIプラットフォーム戦略【15：05～16：00】 富士通株式会社 テクノロジビジネスマネジメント本部 本部長 岡井 純吾 氏 四．量子コンピュータの産業政策について【16：05～17：00】 経済産業省 イノベーション・環境局 イノベーション政策課長／量子産業室長 杉江 一浩 氏

[講　師] プレゼン資料コンサルタント 市川 真樹 氏 [講演項目] １．センスに頼らない！ロジカルデザインの基礎知識 　（１）伝わるデザインとは？ 　（２）ノイズカットとフォーカス 　（３）統一感に必要な5要素（デザインスタイル、配色、フォント、余白、図形の統一） 　（４）レイアウトの3つの基本配置と5つの工夫 　（５）デザインに効くプロンプトのご紹介（生成AIの活用法） ２．文字だらけの資料を「図解化」する方法 　（１）図解化のための5つのステップ 　（２）要素の関係性を明示する18の型 　（３）実例紹介（生成ＡＩの活用法を含む）とワーク ３．PowerPointの時短技 　（１）時短のための初期設定（クイックアクセスツールバー、スライドマスター攻略など） 　（２）文章作成のパワポ技（視線の流れ、行間・文字間、箇条書き、書式設定など） 　（３）図解作成のパワポ技（スマートアート、アイコン、画像の簡単な加工法など） ４．質疑応答 □当日の資料は、受講後にテキストとしてご活用頂けるような、詳しい内容を配布いたします。

EAI/ETLを導入した当初は順調に運用できていたものの、SaaS利用の拡大やシステムの増加に伴い、データ連携の運用負荷が高まっていませんか？ ・連携の修正に時間がかかる ・担当者がいないと仕組みが分からない ・障害発生時の原因特定に時間を要する ・API連携やSaaS連携が増え続けている ・新システム導入時に連携がボトルネックになる こうした課題は、多くのEAI/ETL導入企業で共通して発生しています。 本セミナーでは、自社のデータ連携基盤の状態をセルフチェックしながら、現在の環境を継続利用すべきか、一部を見直すべきか、将来的な刷新を検討すべきかを考えるためのポイントをご紹介します。

測定件数の増加、人手不足、測定者によるばらつきなど、粒子径測定の現場では、生産性と測定品質の両立が重要な課題となっています。 本ウェビナーでは、粒子径測定の自動化がもたらすメリットを、生産性向上、再現性向上、ヒューマンエラー低減、装置稼働率向上の観点から解説します。 さらに、動的光散乱（DLS）、画像解析（DIA）、レーザー回折・散乱法（DIF）における自動化の実例を紹介し、多検体測定、夜間・無人運転、標準化された測定ワークフローなど、実際のラボ運用をイメージしながらご覧いただけます。 測定品質を維持しながら業務を効率化したい方、限られた人員でより多くのサンプルを処理したい方におすすめの内容です。