3S-G13
【データ駆動】研究開発DXゾーン
ナノレベルから材料開発を加速する、デジタル化学プラットフォーム
分子シミュレーション技術の発展により、原子レベルの現象を高精度に再現・解析できる時代が到来しました。シュレーディンガーは、最先端の分子シミュレーションやAI/機械学習、その両者を融合した独自のデジタルプラットフォームにより、限られた実験データでも、高度な材料予測・設計を支援します。展示ブースでは、これらの技術の概要や活用事例について、専門技術者がわかりやすくご紹介し、ご質問にお答えします。
パナソニック、ブリヂストン、アッヴィ、サムスン、ロレアルなど、各業界の有力企業が採用
シュレーディンガーの高度な物理ベースモデリングおよびAI/機械学習ソフトウェアは、高分子材料、電池、半導体、有機エレクトロニクス、触媒、医薬品製剤、化粧品、金属・合金・セラミックなど、多様な材料開発に対応しています。
先進技術と専門知識をフル活用! 材料研究開発を加速する受託サービス
・先進的なシミュレーションツールを活用して､材料科学における研究課題を解決します
・シュレーディンガーのサイエンティストが､貴社チームと密接に連携しながらプロジェクトを遂行します
・受託研究における知的財産権はすべてお客様に帰属します
・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
・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
・分子力学(MM)法・分子動力学(MD)法・粗視化MDによる物性予測
機械学習力場 Message Passing Network with Iterative Charge Equilibration
・ 対称性を満たす単純な幾何学的特徴量による計算効率の向上
・ 逐次的な電荷平衡化による複数の電荷状態、イオン相互作用の学習
・ 長距離の静電相互作用と分散力の取り込みによる高精度化
・ Message passingによる周期表全元素を対象としたモデル構築
ポリマー・樹脂の物性値予測を高速・高精度で支援するGPU援用高速分子動力学エンジン
GPU援用高速分子動力学計算エンジンDesmondは、多数の高速化アルゴリズムを実装し、1週間でマイクロ秒オーダー計算にも到達します。
独自の研究開発による高精度パラメータOPLS4は、数百万化合物から膨大な力場パラメータを開発することにより様々な分子構造に対応します。
・量子力学計算による半導体物性の予測と解析
・半導体成膜プロセス(CVD, ALD, ALE)の最適化
・古典分子動力学計算による半導体実装の最適化
・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
・分子力学(MM)法・分子動力学(MD)法・粗視化MDによる物性予測
・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
下記情報は来場者から出展者への事前アポイント・問合せを目的に公開しています。
それ以外の目的（セールス等）で無断に使用・転載する事を固く禁じます。
東京都 東京都千代田区丸の内1-8-1 丸の内トラストタワーN館13階
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