【資料】機械学習と材料特性予測シュレーディンガー

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

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関連リンク - https://www.schrodinger.com/materials-science

基本情報【資料】機械学習と材料特性予測

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取扱企業【資料】機械学習と材料特性予測

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。