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【日本語資料】シュレーディンガーの材料科学向けプラットフォーム
高性能な計算ツールで研究開発を効率化
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…
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【日本語資料】シュレーディンガーの材料科学向けプラットフォーム
高性能な計算ツールで研究開発を効率化
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…
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業界をリードする計算ツールで研究開発を強化
バイオテクノロジーおよび製薬業界のイノベーターのための分子の発見と最適化のための業界をリードするソフトウェア プラットフォーム。 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、高効率な新規治療…
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【日本語事例】粗視化分子シミュレーションによる製剤の設計と最適化
AbbVieとSchrödingerの共同研究チームによる、非晶質固体分散体（ASD）の溶解反応の背景にあるメカニズムの理解。
エグゼクティブサマリー ・特定の条件下で様々な薬物とポリマーの組合せの溶解プロファイルを評価 ・特定の製剤で放出遅延の原因となる相互作用を特定 ・分子レベルの視覚的および数値的洞察による、整合さ…
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統合プラットフォームMaterials Science Suiteによる有機エレクトロニクス材料の効率的な開発
有機エレクトロニクス材料は、分子単体として良好な光電子特性や化学的安定性があることに加え、凝集相において望ましい形態や熱力学特性を持つことが求められます。Materials Science Suite…
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原子レベルのシミュレーションとマテリアルズ・インフォマティクス活用で材料開発DXを実現。6月4,5,6,7日ウェビナー開催
半導体や電子部品から日用品に至るまで、様々な材料開発において、原子･分子レベルでの設計が求められています。 シュレーディンガーの『Materials Science Suite』は、各種の原子・分子…
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【日本語資料】先進技術を駆使して挑む､効率的なバイオ医薬品設計
プロジェクトニーズに合わせたワークフローでバイオ医薬品をデジタル設計
シュレーディンガーの最先端コンピュータ モデリング技術と エンタープライズ･インフォマティクス プラットフォームを使うことで､ モノクローナル抗体､ワクチン､酵素､ペプチドなど､高品質の バイオ…
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パナソニックにおける、シュレーディンガープラットフォームの活用
より迅速な新規材料開発の実現にむけて
「シュレーディンガーのツールと前例のない計算能力にアクセスできるようになったことで、パナソニックインダストリー株式会社のイノベーションの方法がかわりました。」 パナソニックインダストリー株式会社…
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【日本語事例集】 吸湿予測と非晶質アミロースデンプンへの影響
食品・飲料、包装、および医薬品の品質と加工の最適化を促進する分子動力学シミュレーション。
シュレーディンガーは、日用消費財の研究開発のための強力で使いやすい統合ソフトウェアソリューションを提供します。 シュレーディンガーのプラットフォームは、計算化学のビギナーからエキスパートまで、幅広いユ…
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【日本語資料】日用品開発への分子シミュレーションと機械学習の活用
計算化学のビギナーからエキスパートまで、幅広いユーザー向け物理ベースのシミュレーションと機械学習ソフトウェア
シュレーディンガーは、日用品の研究開発のための強力で使いやすい統合ソフトウェアソリューションを提供します。 シュレーディンガーのプラットフォームは、計算化学のビギナーからエキスパートまで、幅広いユ…
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日本語事例】環境に配慮した化粧品処方設計のためのシミュレーション
エコフレンドリーな化粧品の処方設計を容易にする分子動力学と粗視化シミュレーション
世界No.1の化粧品会社ロレアルは、シュレディンガーのソフトウェアを活用し、バイオミメティックな表面上での合成ポリマーと多糖類ポリマーとの剪断挙動の違いについて、より深い理解を得ました。 • 模擬髪…
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化学分野で幅広く活用し、コストを削減・分子プロファイルを効率的に改善・確度の高い新規化合物の探求を可能に
FEP+は、シュレーディンガーによって独自開発された自由エネルギー摂動法をベースとしたテクノロジー。 幅広いケミカルスペースに対して、タンパク質とリガンド分子との結合自由エネルギーを、実験と同等の信…
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Machine-learned force fields活用事例をご紹介
機械学習による力場（Machine-learned force fields、MLFF）は、原子や分子間の相互作用を正確にモデル化するために機械学習モデルを取り入れることで、従来の力場を改良するために…
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デジタル空間で分子のデザイン、予測、解析、コラボレーションを実現
【日本語資料】デジタル創薬を加速する、クラウド型エンタープライズ･インフォマティクスプラットフォーム
限られた時間とリソースの中で目的の分子を作り出すためには、職人の経験に基づくデザインだけではなく、計算化学を活用したデータ駆動型のアイデア創出が必要です。 LiveDesignは、プロジェクトチーム…
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原子レベルのシミュレーションと機械学習で次世代電池材料の研究開発を加速
次世代電池材料の開発/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ご紹介いたします。 【製品特徴】 ■量子力学計算により電極内部におけるイオンの挙動を解析 ■高分子系電解質中の…
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非構造化エピトープとLong CDR H3ループの構造予測に挑む
十数残基を超える長いCDR H3ループやDisordered エピトープを持つ抗原抗体複合体の構造予測にレプリカ交換MDを応用
シュレーディンガーの創薬プラットフォームは、物理学の第一原理に基づいた計算化学技術を駆使することで、タンパク質立体構造情報に基づく高度な薬物設計を可能とし、世界中の主要製薬企業で活用されています。 …
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【資料】バイオ・抗体創薬のための統合シミュレーションソフトウェア
モノクローナル抗体、ワクチン抗原、酵素、ペプチドなど、多様なバイオロジクス・抗体創薬のための統合ソフトウェア
シュレーディンガーのバイオロジクス・抗体創薬ツールは、 バイオロジクスの多岐にわたる高度なシミュレーションにより、開発期間の短縮に貢献します。 一例として、下記のような機能がございます。 ■…
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【資料】新規薬材の迅速かつ効率的な開発を促進するソフトウェア
物理ベースのモデリング&シミュレーションと自動化されたワークフローソリューションで、新規薬剤の迅速かつ効率的な開発を促進します。
創薬のスピードが加速する中、新薬のプレフォーミュレーションとフォーミュレーションを迅速かつ効率的に行うことは、医薬品開発において非常に重要な要素となっています。原子スケールでのモデリングとシミュレーシ…
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食品、化粧品、包装材開発のための分子シミュレーションソフトウェア
食品、化粧品、包装材料のナノ構造、成分の安定性と安全性、包装材料、処方を予測する統合ソフトウェアツール
食品、化粧品、包装材料の開発をスピードアップする、シュレーディンガーの統合ソフトウェアソリューションをコンパクトにご紹介いたします。 ■コラボレーションを強化 ・実験モデルも予測モデルも、スム…
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バッテリー、燃料電池、および水素貯蔵材料の原子レベルのモデリングを支援する、シュレーディンガーの材料科学プラットフォーム
シュレーディンガーの材料科学ソフトウェアに統合されている原子レベルのシミュレーションおよびモデリング技術は、電解質、電極、安定したSEIの形成など、バッテリーコンポーネントの材料設計プロセスのあらゆる…
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Eonix社CEOによる、次世代リチウムイオン電池開発に導入した革新的な材料検索事例を紹介します。
Eonix社は、家電、グリッドストレージ、電気自動車をターゲットとしたエネルギー貯蔵技術のための次世代材料の迅速な設計に焦点を当てたスタートアップ企業です。 CEOであるDon DeRosa, Ph…
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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 …
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高効率・高コスパ! 物理ベースのシミュレーションと機械学習の相乗効果を光電子物性予測に活用するアクティブラーニング ワークフロー
分子モデリングとシミュレーションのツールは、材料探索に有効であることが証明されており、産業界の研究開発においてますます導入が進んでいます。 デジタルシミュレーションは、従来の実験的アプローチと比較し…
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パナソニックとシュレーディンガー、ホール移動度を向上させた50以上の新規分子を設計
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…
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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…
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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
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…
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見落とされがちなコンフォマーをカバーすることができ、ワークフローが簡素化され、再現性と予測可能性が高まります。
シュレーディンガーの材料科学反応ワークフローでは、コンフォメーション空間の自動調査により、見落とされがちなコンフォマーをカバーすることができます。 さらに、量子化学計算の自動化により、何百ものファイ…
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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＝ lGP…
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【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
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…
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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…
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【事例集】前駆体のボラティリティの正確な予測を可能にする機械学習
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…
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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
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…
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【資料】Quantum ESPRESSO Interface
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…
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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…
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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…
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