シュレーディンガー株式会社 【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
- 最終更新日：2024-11-21 15:27:38.0
- 印刷用ページ
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、蒸発または
昇華して蒸気として供給できる温度も最適化することが可能です。
この進歩により、従来よりもはるかに広範な構造変化を計算機上で
スクリーニングできるようになり、よりリスクが少なく、より革新的な
実験的合成・試験のための候補前駆体を生み出すことができるようになります。
この揮発性モデルと、 シュレーディンガーの量子力学に基づく反応性と
分解の計算ワークフローにより、 気相堆積やエッチングのための完全な
設計キットが提供され、新技術のための材料やプロセスの研究を加速させます。
*一般的な50種類の金属および半金属の錯体について、与えられた蒸気圧における蒸発または昇華温度を平均±9℃（これは絶対温度の約3％）の精度で予測します。
*1秒間に数百の錯体を計算することができ、ターンアラウンドタイムが速いです。
※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。
基本情報【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
【掲載項目】
■ボラティリティの予測における課題
■機械学習によるアプローチ
■無機・有機金属錯体の揮発性予測結果
※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。
| 価格情報 | お問い合わせください。 |
|---|---|
| 納期 |
お問い合わせください
※お問い合わせください。 |
| 用途／実績例 | ※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。 |
詳細情報【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
-
MS Maestro
-
LiveDesign
カタログ【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
取扱企業【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
-
-
【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。
-
【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へのお問い合わせ
お問い合わせ内容をご記入ください。
