粉体溶解機『パウダーミキサー』※ホモジナイザーいらずで乳化まで！

PR粉体と液体を分散・溶解・乳化。真空タンクの設置で脱気運転も可能！医薬品…

紛体溶解機『パウダーミキサー』は、強力な剪断力を持つシャーポンプと 真空化でも安定した液送りを可能とするロータリーポンプを組み合わせ、 粉体と液体を効率的に分散・溶解し、乳化まで行えるシャーポンプ循環システムです。 食品分野では、 高い乳化力とサニタリー構造を備え、真空タンクを使用することで循環時に ピックル内に発生する気泡を除去しながら、粉体と液体の効率的な乳化を実現。 食品分野...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社ヒガシモトキカイ

【シンポジウム開催】Annex 1改訂に伴う無菌製造の新たな基準

PR製薬企業が考慮するポイントや最新のソリューションについてご紹介します …

2023年8月25日に発効したEU GMP Annex 1の改訂版では、文書が大幅に拡充され、特にバリア技術に関する項目が強化されました。無菌製造プロセスにおいて製品の汚染を防ぐことが一層重視され、作業者からの汚染リスクを最小限に抑えるため、アイソレーターやRABSの導入が推奨されています。 この改訂は、世界中の製薬企業に影響を与え、無菌性を維持するための汚染管理戦略（CCS）策定が不可欠となって...

メーカー・取り扱い企業： シンテゴンテクノロジー株式会社

【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

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...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【日本語資料】有機エレクトロニクス材料開発の促進

統合プラットフォームMaterials Science Suiteによ…

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は、量子化学、分子動力学、機械学習に基づく、これらの系に応用可能な原子スケールシミュレーションを提供し、得られる知見と理論的解釈により、効率的な材料開発を支援します。 ※詳しくはPDF資料をご覧...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

ポリマー・樹脂の物性値予測支援ツール【日本語】

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…

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＝ lGPU ■独自の高精度力場パラメータOPLS4 ■架橋樹脂を含む多様なポリマー構造ビルダー ■物性値予測・解析ツール ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。...GPU援用高速分子動力学計算...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【事例集】材料研究のための機械学習

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…

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)法、重回帰分析(MLR)、主成分回帰(PCR)、カーネルPLS法)と、記述子とフィンガープリントの組み合わせで数百以上の予測モデルを自動作成し、その中から高い予測性能をもつモデルを選択することが可能...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

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…

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　 ...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【事例集】材料モデリングのための機械学習力場

Machine-learned force fields活用事例をご紹…

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設計されています。この技術は、ニューラルネットワークポテンシャルエネルギー曲面（NN-PES）アーキテクチャに基づいており、モデルは化学的な精度で系の全電子エネルギーを再現するように訓練されます。 ...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【資料】有機エレクトロニクス

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…

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釈により、有望な候補物質を判別することができ、有機発光ダイオード(Organic Light Emitting Diode(OLED))や有機半導体等の開発を効率的に行うことが可能です。 また、デバ...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【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

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…

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...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【事例】アクティブラーニングで有機EL材料の設計を高速化

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…

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て研究開発ワークフローに多大な時間短縮をもたらしますが、課題も残されています。 シュレーディンガーは、これらの課題を容易に扱えるようにしました。近年、シュレーディンガーは、物理ベースのシミュレーショ...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

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】

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…

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...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【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…

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ョン技術の進歩により、完全な物理ベースのモデルに基づいて、多数の候補材料と製剤によるインシリコスクリーニングが可能になりました。 【掲載事例】 ■化学的分解に対する薬剤の安定性 ■医薬品成分...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【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…

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...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【事例集】電池とエネルギー貯蔵材料

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…

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側面において重要な洞察を提供します。シュレーディンガーの包括的なソリューションは、 材料の主要な化学プロセスを解明し、 重要な熱物理特性を特性化します。 これにより、 新規材料の設計パイプラインのコス...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【ユーザー事例】次世代リチウムイオン電池開発

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…

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.Dは、ハイスループットなスクリーニングと物理ベースのモデリングを組み合わせることで、より優れたバッテリーを構築するための材料探索をどのように変革できるかを説明しています。...※展示会情報 第2回...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

材料開発DXを加速! 活用事例紹介ウェビナー開催＜無料＞

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…

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・分子レベルのシミュレーションおよび機械学習により、材料開発を大幅に加速するソフトウェア・プラットフォームです。 さらに、データ駆動型アイデア創出プラットフォーム『LiveDesign』は、計算技術を活用...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【資料】機械学習と材料特性予測

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…

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...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【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…

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。 公式提携により、統合分子シミュレーション環境「Maestro」と「Quantum ESPRESSO」の連携が実現しました。 先端の量子シミュレーションを結晶構造作成から実行、解析まで単一の グラフィカル...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

電池材料開発を支援する統合プラットフォーム【日本語】

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Li+イオンの電動メカニズムを分子動力学シミュレーションによって解析 ■分子シミュレーションと機械学習による電解液の開発 ※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。.....

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社