気中ハンドヘルドパーティクルカウンタ『KC-52A』

PRタッチパネル式で多機能！多点モニタリングシステムに対応しています

『KC-52A』は、ISO 21501-4(JIS B 9921)に適合した 気中ハンドヘルドパーティクルカウンタです。 医薬品・飲料・食料品の製造工程やパッキング工程の環境管理、 半導体製造現場の環境管理、病院や医療現場の清浄度管理などに 適しています。　　　　　　　　　　　　　　 【特長】 ■粒径区分は0.3、0.5、1.0、2.0、5.0、10.0μm(6段階) ■パスワードの設定により...

メーカー・取り扱い企業： トスク株式会社(旧十慈フィールド)

ついに販売開始！温風乾燥試験機と新機能搭載の2製品をご案内！

PR『FOOMA JAPAN 2024』に出展！乾燥データ抽出・可視化…

当社は、2024年6月4日(火)～9日(金)に開催される「FOOMA JAPAN 2024」に出展致します。 ついに販売を開始した「温風乾燥試験機」の展示と、新機能を搭載した2製品を技術発表！ ■温風乾燥試験機　型番 : RAD-AD-EC80【展示】 ■横流れ式循環型乾燥機 SKH-10【パネル展示】 ■冷風除湿ユニット搭載試験機【展示（技術発表）】 ■横吹き多段ファン式循環型乾燥...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社木原製作所

【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…

)、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(AutoQSAR)。 数千個以上のデータを持つデータセットに対しては、AutoQSAR同様に、ワークフローによってディープラーニング（深層学習）を用いた予測モデルを自動作成することが可能（DeepAutoQSAR,　DeepChem/A...

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…

種類の新規材料設計手法の開発と評価 1,400万個にわたる分子の列挙、スクリーニング 9,000回分のDFT計算を実施 目標とする性能特性を持つ分子を50種類以上特定 ■性能向上 学習データセットに含まれる既知の分子が持つ値よりも低い正孔再生成エネルギーを有する分子を特定（最大22%低減） ■予測性の高い機械学習（ML）モデルを開発 25万種の分子データをDFT計算に活用 ■...

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…

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 ■ポリマ...

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

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場合でも材料開発に機械学習を活用できるようにもなってきています。シュレーディンガーは最新の分子シミュレーションや機械学習、その両者を融合した技術を使って、お客様の材料開発における解析力の強...

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…

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、デザイン段階で物性を予測することで、短時間で効率的にモノを生み出す支援ツールです。 『Materials Scie...

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…

最近、様々な分野でDXへの関心が高まっており、 新材料の研究開発においても機械学習を活用する取り組みが進んでいます。 しかし、機械学習に必要な大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...

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