【動画あり】抗バイオフィルム試験　評価方法事例

PR抗バイオフィルム試験(ISO4768)準拠試験、様々な目的に沿った分析…

当社で行っている「抗バイオフィルム試験」についてご紹介いたします。 「洗浄液などのバイオフィルムの分解効果を評価したい」「サンプルの バイオフィルムを作らない最小濃度を決めたい」などの目的に沿った バイオフィルムに関連した評価試験をご提案。 また、分析で使用する菌種は、大腸菌をはじめ、緑膿菌、黄色ブドウ菌、 表皮ブドウ菌、ミュータンス菌ですが、その他の菌種での分析や採取 した菌...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社同仁グローカル

食品衛生法に適合！コーティング技術※採用事例集 進呈

PR食材や調味料の付着や油汚れを減らし洗浄時間は最大1/2の事例も有り。

【こんなお客様に！】 ◎食品搬送ラインの品物の滞留で困っている･･･ ◎設備に付着した油などの洗浄に時間がかかる･･･etc ⇒非粘着性、撥水性、滑り性に関するお悩みを解決いたします！ 【特長】 ◆食品製造ラインへの採用実績多数 ◆撥水性、滑り性が非常に優れている ⇒Ni金属をベースにPTFEを複合した皮膜 ◆金属膜のため硬く、傷がつきにくく、長持ち ◆ステンレスとの密着性が良好 ◆食品衛生法に...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社日本プロトン

【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…

【掲載事例】 1. 液体電解質のための高次元ニューラルネットワーク力場 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...

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

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…

【掲載事例】 ■biceranoデータセットに含まれるポリマーのガラス転移温度(Tg)の予測では、カスタマイズされたポリマー用記述子を使用した予測モデルでは、一般的な記述子を使用した場合と比較して、二乗平均...

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

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…

主要な化学プロセスを解明し、 重要な熱物理特性を特性化します。 これにより、 新規材料の設計パイプラインのコスト効率を高め、 新規エネルギー貯蔵デバイスの開発を促進することができます。 【掲載事例】 ■SEI形成リチウムイオン電池用添加剤のバーチャルスクリーニング ■分子性電解質の誘電特性 ■電極材料のインターカレーション・エネルギー ■古典分子動力学法による高分子電解質の解析...

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…

『Materials Science Suite』と『LiveDesign』を連携させることで、材料開発におけるマテリアルズ・インフォマティクスを実現します。 ★これらのソフトウェアの活用事例をご紹介するウェビナーを開催します★ シミュレーションや機械学習のご経験がある方はもちろん、これから手掛けるという方にもご満足いただける内容です。 ご興味のあるセッションのみの聴講も大歓迎。...

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…

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、『有機エレクトロニクス向けホール伝導性分子材料の新規設計』の事例集です。 ぜひ、ご一読ください。 ※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

【ユーザー事例】次世代リチウムイオン電池開発

Eonix社CEOによる、次世代リチウムイオン電池開発に導入した革新的…

Eonix社は、家電、グリッドストレージ、電気自動車をターゲットとしたエネルギー貯蔵技術のための次世代材料の迅速な設計に焦点を当てたスタートアップ企業です。 CEOであるDon DeRosa, Ph.Dは、ハイスループットなスクリーニングと物理ベースのモデリングを組み合わせることで、より優れたバッテリーを構築するための材料探索をどのように変革できるかを説明しています。...※展示会情報 第2回...

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*

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

【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多大な時間短縮をもたらしますが、課題も残されています。 シュレーディンガーは、これらの課題を容易に扱えるようにしました。近年、シュレーディンガーは、物理ベースのシミュレーショ...

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】材料科学反応ワークフロー

見落とされがちなコンフォマーをカバーすることができ、ワークフローが簡素…

プロパティの綿密なメンテナンスや、専門的なトレーニングなどを必要とする困難なプロセスを排除することができます。 これにより、ワークフローが簡素化され、再現性と予測可能性が高まります。 【掲載事例】 ■ディールス・アルダー反応 ※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

【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…

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 ■医薬品成分の混和性 ■ガラス転移点による熱物理学的安定性 ■コントロールドリリース: 製剤化における超分子構造 ※詳しくはPDF資料をご覧いただ...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社