AI画像処理選別機『AIHシリーズ』

PRAI画像処理により裏表両面を同時に検査し、異物や不良品を高速かつ高精度…

『AIHシリーズ』は、AIによる画像処理を用いて、ピンポイントで 食品や医薬品などに含まれる異物を除去できる選別機です。 高速コンベアから投げ出された材料をCCDカメラで表裏両面から同時に検査。 検出した異物は圧縮空気の噴射によって、的確に排除されます。 2方向から検査することで、異物や不良品の見逃しを最小限に抑制。 食品や医薬品錠剤など粒状の製品、長さ3cm以下の樹脂や金属部品など...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社服部製作所

品質文書の課題14：記録用紙の発行/回収を管理したい

PR【記録用紙発行(印刷)記録と回収記録を管理可能】文書管理クラウド『Pe…

データインテグリティ規制において記録用紙の発行／回収管理が強く求められています。 具体的には、以下です。 1）発行した文書へ一意の識別子を割り当て、発行者、日時および発行部数を台帳に記録する 2）記録後、書き損じや未使用を含む全ての印刷物を回収管理する 上記のように、記録用紙を管理するのはかなりの手間がかかります。 Perma Documentでは、記録用紙の発行／回収管理が...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社野村総合研究所

【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

【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

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

【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

非構造化エピトープとLong CDR H3ループの構造予測に挑む

十数残基を超える長いCDR H3ループやDisordered エピトー…

シュレーディンガーの創薬プラットフォームは、物理学の第一原理に基づいた計算化学技術を駆使することで、タンパク質立体構造情報に基づく高度な薬物設計を可能とし、世界中の主要製薬企業で活用されています。 弊社のソフトウェアを用いた抗原抗体シミュレーションの最新の成果について、下記セミナーにてご紹介します。 第22回日本蛋白質科学会年会　ランチョンセミナー 【開催日時・場所】 6月7日(火) ...

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

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…

マテリアルズ・インフォマティクスで下記のようなお悩みはありませんか? シュレーディンガーのLiveDesignは、データの記録、補完、機械学習の自動化、解析手法と結果の共有まで、課題を解決し、MIを加速します。 【お悩み1】　データの質の問題: フォーマットや用語がバラバラに存在 ➡データを同じスプレッドシートに統一した言語で登録します。 【お悩み2】　データの量の問題: データは...

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

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 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 ...BioLuminate 弊社のタンパク質構造モデ...

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

デジタル空間で分子のデザイン、予測、解析、コラボレーションを実現

【日本語資料】デジタル創薬を加速する、クラウド型エンタープライズ･イン…

限られた時間とリソースの中で目的の分子を作り出すためには、職人の経験に基づくデザインだけではなく、計算化学を活用したデータ駆動型のアイデア創出が必要です。 LiveDesignは、プロジェクトチーム全員が同時に作業できるデジタル空間をクラウドで提供します。 メディシナル ケミストリーのデザイン戦略、ケムインフォマティクス、計算化学ワークフロー、バーチャルデザイン、予測手法を活用しながら、デジタ...

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

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…

世界No.1の化粧品会社ロレアルは、シュレディンガーのソフトウェアを活用し、バイオミメティックな表面上での合成ポリマーと多糖類ポリマーとの剪断挙動の違いについて、より深い理解を得ました。 • 模擬髪の表面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...

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

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…

マテリアルズ・インフォマティクスで下記のようなお悩みはありませんか? シュレーディンガーのLiveDesignは、データの記録、補完、機械学習の自動化、解析手法と結果の共有まで、課題を解決し、MIを加速します。 【お悩み1】　データの質の問題: フォーマットや用語がバラバラに存在 ➡データを同じスプレッドシートに統一した言語で登録します。 【お悩み2】　データの量の問題: データは...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社