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【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に貢献

当資料では、Schrodingerが取り扱う『Materials Science Suite』による 機械学習と材料特性予測について紹介しています。 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 ■ポリマー物性の予測 ■フィンガープリントを用いたKPLS回帰 ■さらなる展開 ※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。

関連リンク - https://www.schrodinger.com/materials-science

基本情報

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取り扱い会社

シュレーディンガー株式会社は、アメリカ・ニューヨークに本社を置く、Schrödinger Inc. の日本法人です。Schrödingerは、マテリアルズ・サイエンスとライフ・サイエンス分野を中心に、化学とコンピュータ・サイエンスの先進技術を融合させたソフトウエアの開発に約30年の歴史を持ち、創薬、バイオロジクス、材料研究開発に高度なソリューションを提供します。

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