【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…

期的な3次元記述子を使用して、窒化ケイ素の29Si NMR化学シフトを正確に予測できるモデルの構築 ■化学組成や構造に基づいた140個の記述子を使用したモデルによって、1181個(60元素以上)の無機結晶の体積弾性率を高精度に予測(R2=0.913) ■NOMAD 2018 Kaggle challengeに含まれる3000個の透明導電性酸化物のバンドギャップを、10 SOAP-PCA 3D記...

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】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*

【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。...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

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…

※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 ■様々なモノ(エンティティ)に対応 #低分子 #ペプチド　#オリゴ　#RNA配合 #無機複合体　#触媒　#有機EL #添加剤　#金属錯体 ■シュレーディンガーのMaterials Science Suiteの計算手法を融合することも可能です。 #有機エレクトロニクス #...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

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

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メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社