【書籍】造粒プロセスの最適化と設計・操作事例集（No.2227）

PR【試読できます】★ 各種造粒のメカニズム、プロセス、操作パラメータ設定…

★ シミュレーション、AIを駆使した造粒プロセス最適化、連続生産システムの構築！ －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ■　本書のポイント ●　造粒のスケールアップに必要な操作パラメータの適切な設定 ●　造粒装置・操作におけるトラブルと対策 ●　造粒物の粒度分布・粒子径・流動性・付着性の評価 ●　造粒のリアルタイムモニタリング、固形製剤連続生産システムの構築 ......

メーカー・取り扱い企業： 株式会社技術情報協会

【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

材料開発DXを加速! プラスチックジャパン大阪に出展します。

材料開発に革新をもたらす、高速分子シミュレーションと機械学習

分子シミュレーション技術の発展により、原子･分子レベルの現象をコンピュータ・シミュレーションで扱うことができるようになってきました。また、分子シミュレーションと機械学習を組み合わせることにより、実験データが少ない...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

「高機能素材Week＠インテックス大阪」特別講演登壇のお知らせ

材料開発に貢献する高速分子シミュレーションと機械学習の融合技術について…

量の実験データを集めるのは容易ではありません。 また、材料内の現象をさらに正確に解析したいというニーズも存在します。 シュレーディンガーでは、この課題に対応するために、 原子レベルのシミュレーションと機械学習を融合した技術を開発しています。 本講演では、高分子材料の事例を中心に、 材料開発DXに向けた弊社の取り組みをご紹介します。 【特別講演 概要】 日時：5月10日(金...

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【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...

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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...

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【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...

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【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...

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【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

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↓...

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【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。...

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【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

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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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...

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【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。 ...

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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。...

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