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ナノレベルからの材料開発を加速! nano techに出展します
高速分子シミュレーションと機械学習で、ナノレベルから材料開発DXを実現
最終更新日
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ナノレベルからの材料開発を加速! nano techに出展します
高速分子シミュレーションと機械学習で、ナノレベルから材料開発DXを実現
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【日本語資料】シュレーディンガーの材料科学向けプラットフォーム
高性能な計算ツールで研究開発を効率化
最終更新日
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【日本語資料】ライフサイエンス向けプラットフォーム
業界をリードする計算ツールで研究開発を強化
最終更新日
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【日本語事例】粗視化分子シミュレーションによる製剤の設計と最適化
AbbVieとSchrödingerの共同研究チームによる、非晶質固体分散体（ASD）の溶解反応の背景にあるメカニズムの理解。
最終更新日
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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による有機エレクトロニクス材料の効率的な開発
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日本語事例】環境に配慮した化粧品処方設計のためのシミュレーション
エコフレンドリーな化粧品の処方設計を容易にする分子動力学と粗視化シミュレーション
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【日本語資料】日用品開発への分子シミュレーションと機械学習の活用
計算化学のビギナーからエキスパートまで、幅広いユーザー向け物理ベースのシミュレーションと機械学習ソフトウェア
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【日本語事例集】 吸湿予測と非晶質アミロースデンプンへの影響
食品・飲料、包装、および医薬品の品質と加工の最適化を促進する分子動力学シミュレーション。
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パナソニックにおける、シュレーディンガープラットフォームの活用
より迅速な新規材料開発の実現にむけて
最終更新日
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【日本語資料】先進技術を駆使して挑む､効率的なバイオ医薬品設計
プロジェクトニーズに合わせたワークフローでバイオ医薬品をデジタル設計
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デジタル空間で分子のデザイン、予測、解析、コラボレーションを実現
【日本語資料】デジタル創薬を加速する、クラウド型エンタープライズ･インフォマティクスプラットフォーム
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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活用事例をご紹介
最終更新日
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【日本語】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
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子構造・ナノ構造に基づく物性予測, 解析, 設計を支援
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ポリマー・樹脂の物性値予測支援ツール【日本語】
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
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半導体関連技術の開発/解析を支援する統合プラットフォーム【日本語
半導体および関連技術の開発/解析を高速・高精度で支援する統合プラットフォーム
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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
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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する、シュレーディンガーの材料科学プラットフォーム
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【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な材料検索事例を紹介します。
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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光電子物性予測に活用するアクティブラーニング ワークフロー
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【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以上の新規分子を設計
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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にも有用
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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介します
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マテリアルズ・インフォマティクス向けAIプラットフォーム【簡易版
マテリアルズ・インフォマティクスのお悩みに一発回答! 新規素材開発を加速する、AIプラットフォームの進化形 LiveDesign
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マテリアルズ・ インフォマティクス向け AIプラットフォーム
マテリアルズ・インフォマティクスのお悩みに一発回答! 新規素材開発を加速する、AIプラットフォームの進化形 LiveDesign
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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ューションで、新規薬剤の迅速かつ効率的な開発を促進します。
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【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化され、再現性と予測可能性が高まります。
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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法で、新しい化合物を設計
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【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*
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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る！
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