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各業界の有力企業に選ばれる材料研究DXツール【資料進呈】

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最終更新日:2025年11月25日

シュレーディンガー株式会社
シュレーディンガー株式会社

パナソニック、ブリヂストン、アッヴィ、サムスン、ロレアルなど、各業界の有力企業が採用。

シュレーディンガーの高度な物理ベースモデリングおよびAI/機械学習ソフトウェアは、高分子材料、電池、半導体、有機エレクトロニクス、触媒、医薬品製剤、化粧品、金属・合金・セラミックなど、多様な材料開発に対応しています。

    シミュレーター組込みOSEAI・ETL・WEBアプリケーションサーバ
日本語25_Advanced

各業界の有力企業に選ばれる材料研究DXツール【資料進呈】

日本語25_Advanced physics-based modeling and AI_Flyer_ページ_1.jpg
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基本情報

■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 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

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材料科学向け高度な物理ベースモデリングおよびAI/機械学習ソフトウェア

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有機エレクトロニクス材料開発の促進【日本語資料】

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シュレーディンガーの材料科学向けプラットフォーム

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シュレーディンガーの材料開発支援製品をわかりやすく紹介します。【日本語パンフレット】

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シュレーディンガー株式会社は、アメリカ・ニューヨークに本社を置く、Schrödinger Inc. の日本法人です。Schrödingerは、マテリアルズ・サイエンスとライフ・サイエンス分野を中心に、化学とコンピュータ・サイエンスの先進技術を融合させたソフトウエアの開発に約30年の歴史を持ち、創薬、バイオロジクス、材料研究開発に高度なソリューションを提供します。

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