aiの製品一覧
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最大処理能力は4本/毎秒！野菜や果物を安全に選別できるコンパクトな選果機です。排出位置などカスタマイズ可能。
- その他食品機械
検査工程でお悩みの企業様！高度な光学技術で不良箇所を可視化。他社では学習できなかった不良箇所を可視化し学習する装置です。
- 検査ロボット
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
- 組込みOS
【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
シュレーディンガー株式会社はこの度、2022年3月22日(火)～26日(土)に青山学院大学 相模原キャンパス（神奈川県相模原市）で開催の『応用物理学会春季学術講演会』に出展いたします。 出展ブースでは製品・サービスのご説明、課題についてのご相談を承ります。分子シミュレーションソフトウェアによる半導体製造や樹脂封止に関連する原子レベルのシミュレーションに関心のある研究者様のご来場をお待ちしております。ぜひお気軽にお立ち寄りください。
５００万画素レンズ搭載。AIで人・車両検出をサポート！外部からの衝撃に強いIK10規格準拠！最大４０ｍの赤外線LED！
- カラーカメラ
- 監視カメラ
- 監視カメラシステム
Body Sharingなどの最新技術も対応！屋外の上空で目印の設置が困難な状況での三次元構成を行い、選手の動作を正確に把握！
- 画像解析ソフト
- その他
多様なアプローチで高品質、低コスト、短納期を実現するAI技術をご紹介！
- 生産管理システム
- 検査ロボット
- その他検査機器・装置
５００万画素レンズ搭載。AIで人・車両検出をサポート！最大３０ｍの赤外線LED＆Warm light LED搭載！
- カラーカメラ
- 監視カメラ
- 監視カメラシステム
５００万画素レンズ搭載。AIで人・車両検出をサポート！最大３０ｍの赤外線LED＆Warm light LED搭載！
- カラーカメラ
- 監視カメラ
- 監視カメラシステム
業界トップクラスのカメラを採用し、感度と解像度を大幅に向上したハイコンテントスクリーニングシステム
- その他検査機器・装置
日本語ウェビナー：オルガノイドが拓く次世代創薬
創薬研究で存在感を増すオルガノイド技術。その実装を加速するためのAI画像解析による培養自動化と、マルチモーダルデータ活用による創薬リスク軽減について、一度に学べる日本語ウェビナーを開催いたします。 AI画像解析でオルガノイド培養を定量化し自律的継代判断を可能にする技術と、PDOのマルチオミクスデータを統合解析して薬剤反応を高精度に予測し、創薬リスクを軽減するデータ基盤活用の最新事例を紹介します。これらにより研究の再現性向上やプレシジョンメディシンの推進が期待されます。 講演後にはQAセッションの実施も予定しています。 講演１：AI画像解析を活用した培養状態定量化と自律的継代判断によるオルガノイド培養の自動化 モレキュラーデバイスジャパン株式会社 アプリケーションサイエンティスト 宇田川 紘司（理学博士） 講演２：オルガノイドの分子およびマルチオミクスデータを用いたがん治療薬プロジェクトのリスク軽減 Genedata AG Scientific Business Consultant 近藤 俊哉（医学博士）
AI推論をエッジで。NXP i.MX8M Plus搭載 PICO-IMX8PL
- 産業用PC
- その他PC・OA機器
- デスクトップPC
検査品質の安定化・省人化を支援するAI画像判定ソリューション「Y’s-Eye（ワイズアイ）」の検査対象特化型モデル第１弾
- 検査ロボット
世界主要OEMが進めているADAS／自動運転開発動向を調査-ADAS／自動運転の開発・実用化におけるM&Aや提携関連動向
- その他
需要が高まるAIデータセンター用の冷却技術・材料に焦点を合わせ、業界、及び市場動向を分析！
- サーバー
- サーバクーラー
- その他
5/20 Webセミナー「ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎と応用：AI活用型材料設計」
■タイトル：「ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎と応用：AI活用型材料設計」 ――「計算がうまくいかない」「適用範囲が分からない」を解決。NNMDの基礎・強み・限界・対処法を整理し、材料開発への実装戦略まで具体的に解説。 ■ 開催日時：2026年5月20日（水）10:30～16:30 ■ Zoom配信 （資料付） 【セミナーで得られる知識】 ・ NN分子動力学シミュレーションの成功事例 ・ 従来MDとの違い・優位性 ・ 基礎理論・計算手順 ・ 計算不具合時の対処法 ・ 適用可能領域と限界 ・ 企業導入の方向性と戦略 【セミナー対象者】 ・ NN分子動力学をこれから導入したい方 ・ 従来MDとの違い・特長を理解したい方 ・ 計算トラブル対応力を強化したい方 ・ 適用範囲・限界を把握したい方 ・ 企業での活用戦略を検討したい方 ※関連分野に関心のある方も歓迎