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最終更新日:2022-08-12 16:16:57.0

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  • カタログ発行日:2022/08/12

【日本語パンフレット】半導体と関連技術の開発/解析を支援する統合プラットフォームV2022

基本情報【日本語パンフレット】半導体と関連技術の開発/解析を支援する統合プラットフォーム

半導体および関連技術の開発/解析を高速・高精度で支援する統合プラットフォーム

半導体および関連技術の開発/解析を支援する、シュレーディンガーの統合プラットフォームをわかりやすくご紹介いたします。

【製品の機能】
■量子力学計算による半導体物性の予測と解析
・電子物性
・機械特性(弾性定数テンソル、体積弾性率)
・誘電特性
・反応経路探索
■半導体成膜プロセス(CVD, ALD, ALE)の最適化
・量子力学計算と機械学習による新規前駆体の開発 
■古典分子動力学計算による半導体実装の最適化
・樹脂封止材の架橋構造モデルの構築
・ガラス転移温度の計算による耐熱性の予測
・水やガス分子の吸収率と拡散係数の計算による
ガスバリア性の予測
・水/ガス分子吸収時における物性変化の解析 

※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

半導体関連技術の開発/解析を支援する統合プラットフォーム【日本語

半導体関連技術の開発/解析を支援する統合プラットフォーム【日本語 製品画像

半導体および関連技術の開発/解析を支援する、シュレーディンガーの統合プラットフォームをわかりやすくご紹介いたします。

【製品の概要】
■量子力学計算による半導体物性の予測と解析
・電子物性
・機械特性(弾性定数テンソル、体積弾性率)
・誘電特性
・反応経路探索

■半導体成膜プロセス(CVD, ALD, ALE)の最適化
・量子力学計算と機械学習による新規前駆体の開発 

■古典分子動力学計算による半導体実装の最適化
・樹脂封止材の架橋構造モデルの構築
・ガラス転移温度の計算による耐熱性の予測
・水やガス分子の吸収率と拡散係数の計算による
ガスバリア性の予測
・水/ガス分子吸収時における物性変化の解析

※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。 (詳細を見る

【事例】パナソニック 有機エレクトロニクス向け材料新規設計

【事例】パナソニック 有機エレクトロニクス向け材料新規設計 製品画像

パナソニック社の研究者らは、高効率な特性を持つ有機半導体材料の新規開発に取り組んでいます。パナソニック社はシュレーディンガー社と共同研究を進め、高処理能力を活用したDFT計算、機械学習/深層学習モデルの構築、化学物質の列挙など、シュレーディンガー社が提供する計算能力と専門知識を活用して分子材料の新規設計を行いました。

当カタログは、シュレーディンガーがパナソニック社と取り組んだ、『有機エレクトロニクス向けホール伝導性分子材料の新規設計』の事例集です。
ぜひ、ご一読ください。


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【製品総合ガイド】材料研究開発を加速する高速分子シミュレーション

【製品総合ガイド】材料研究開発を加速する高速分子シミュレーション 製品画像

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 (詳細を見る

【資料】機械学習と材料特性予測

【資料】機械学習と材料特性予測 製品画像

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。 (詳細を見る

マテリアルズ・インフォマティクス向けAIプラットフォーム【簡易版

マテリアルズ・インフォマティクス向けAIプラットフォーム【簡易版 製品画像

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。 (詳細を見る

シュレーディンガーの材料科学向けプラットフォーム

シュレーディンガーの材料科学向けプラットフォーム 製品画像

シュレーディンガーは、高分子材料、有機エレクトロニクス、触媒と反応性、薄膜プロセス、エネルギー回収と貯蔵、医薬品製剤、消費財、金属・合金・セラミックなど、多様な材料開発のイノベーションのためのソフトウェア プラットフォームを提供しています。
広大な化合物空間の探索と分子特性の高精度予測により、新規材料の設計をサポートします。
当資料では、材料開発向けプラットフォームの概要をご覧いただけます。

※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 (詳細を見る

【日本語】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

【日本語】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 製品画像

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。 (詳細を見る

取扱会社 【日本語パンフレット】半導体と関連技術の開発/解析を支援する統合プラットフォーム

シュレーディンガー株式会社

【ソフトウェア開発・販売】 ■高速分子シミュレーションにより、ポリマー、有機EL、半導体をはじめとして、さまざまな材料開発を総合支援する Materials Science Suite ■計算化学の導入障壁を取り除く、データ蓄積・活用ソ リューション LiveDesign ■創薬およびバイオテクノロジー研究を加速する、化学シミュレーション・ソフトウェア 【ソリューション提案・コラボレーション・共同研究】 お客様のご状況に応じて、各分野の専門サイエンティストが適切なソリューションをご提案いたします。 グローバルな医薬品会社、材料会社との共同研究の実績がございます。

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