• 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 製品画像

    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…

    ■包装材料の特性を最大限に引き出す ・熱機械的特性を予測することにより、包装材料の生産廃棄物を最小限に抑えます。 ・分子シミュレーションを通じて、リサイクル可能なバイオベースの包装材料のための革新的な原料開発をサポートします。 ・製造レベルへのスケールアップを迅速に精査します。 ■物理化学的性質の予測 •分子の安定性...

    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】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 製品画像

    【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…

    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。 ■タンパク質立体構造モデリングを用いた実験値予測と解析 ■FEP計算を用いた高精度な予測技術 ...

    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 製品画像

    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…

    を用いてシャンプーの配合の凝集挙動に関する新たな洞察を得ました。 • ポリマーのトポロジーの影響を示し、観察されたポリマー間相互作用を実験的観測可能な事象に関連づけました。 • 分子動力学シミュレーションを用いて、バイオミメティックな表面と接触する複雑な配合物の研究のための枠組みを確立しました。 • エコフレンドリーな化粧品の配合設計を合理的に加速しました。...

    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 製品画像

    【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…

    テリジェンスによって最適化されるデジタル化学 プラットフォームを提供します。 【カタログ掲載製品】 ■プラットフォーム ソフトウェア:MS Maestro、LiveDesign ■シミュレーション エンジン:Desmond、MacroModel、Jaguar ■目的別アプリケーション ・分子動力学&分子力学:OPLS4、MS Transport、MS CG、 MS Penetr...

    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】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 製品画像

    【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…

    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、幅広いユーザー向けに設計されており、高度な物理ベースのモデリングと機械学習テクノロジーを駆使して、実際のシステムを構築、シミュレーション、分析するためのシンプルなワークフローを提供します。 ここでは、シュレディンガーの日用品研究開発向けアプリケーションを紹介します。 ■食品・飲料 ■化粧品とパーソナルケア ■洗...

    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 製品画像

    【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...

    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> 製品画像

    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…

    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、計算技術を活用し、デザイン段階...

    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 製品画像

    【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…

    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、整合された相補的な実験データ ・目標とする溶解性を達成する製剤組成の新たな賦形剤に関して得られた洞察 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 ...※詳しくは、お気軽にお問い合わせください。...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 【資料】Quantum ESPRESSO Interface 製品画像

    【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…

    odinger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 グラフィカルインターフェース上で...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 【日本語事例集】 吸湿予測と非晶質アミロースデンプンへの影響 製品画像

    【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…

    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、幅広いユーザー向けに設計されており、高度な物理ベースのモデリングと機械学習テクノロジーを駆使して、実際のシステムを構築、シミュレーション、分析するためのシンプルなワークフローを提供します。 ■湿潤および乾燥状態の非晶質アミロース重合体に対するガラス転移温度(Tg)などの主要な物性を正確に予測。 ■水分含有量がTg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 製品画像

    【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...

    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 製品画像

    【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)、...

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  • 【資料】有機エレクトロニクス 製品画像

    【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…

    向エネルギー ・吸収スペクトル ・TADF S1-Tx ギャップ ・蛍光 薄膜の構造は、分子動力学法(Molecular Dynamics(MD))を使用し、実際に基盤への蒸着をシミュレーションすることによって予測することができます。基本情報へつづく↓...

    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 製品画像

    【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…

    2. ポリマー向けのスケーラブルで汎用性のあるMLFFの開発 3. イオン液体向けの機械学習による適合力場 シュレーディンガーは、幅広いアプリケーションにおいて正確な分子動力学シミュレーションを可能にし、高速かつ高精度な複雑な材料システムのモデリングを実現するため、先進的な機械学習による力場の開発に焦点を当てた研究サービスを提供しています。 ※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

  • 【事例集】電池とエネルギー貯蔵材料 製品画像

    【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...

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  • 【資料】機械学習と材料特性予測 製品画像

    【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…

    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...

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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 製品画像

    【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…

    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

  • 【日本語資料】有機エレクトロニクス材料開発の促進 製品画像

    【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…

    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

  • 電池材料開発を支援する統合プラットフォーム【日本語】 製品画像

    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

    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

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