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【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
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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
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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…
半導体や電子部品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...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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統合プラットフォームMaterials Science Suiteによ…
有機エレクトロニクス材料は、分子単体として良好な光電子特性や化学的安定性があることに加え、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...
メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社
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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
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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
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