原子スケールでの材料や化学のシミュレーションを 行うことができる統合ソフトウェア・ソリューション

当資料では、Schrodingerが取り扱う『Materials Science Suite』による
Quantum ESPRESSO Interfaceについて紹介しています。

公式提携により、統合分子シミュレーション環境「Maestro」と「Quantum
ESPRESSO」の連携が実現しました。

先端の量子シミュレーションを結晶構造作成から実行、解析まで単一の
グラフィカルインターフェース上で行うことで、効率よく計算作業が可能。

さらに有効遮蔽媒質法の計算により、電極表面反応を始めとする
様々な表面-溶媒系の電子状態計算ができます。

【掲載内容】
■ナノテクノロジーと計算科学
■Quantum ESPRESSOについて
■Quantum ESPRESSO Interfaceの主な機能
■MaestroとPython API
■有効遮蔽媒質法（ESM法）

※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。 （詳細を見る）

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

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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/反応経路解析/吸着エネルギー/結合解離エネルギー/ 電子・ホール移動度/再配向(再配列、再配置)エネルギー

■分子力学(MM)法・分子動力学(MD)法・粗視化MDによる物性予測
密度/配座解析/架橋構造/ヤング率/粘度/表面張力/ ガラス転移温度(Tg)/分子拡散/熱膨張/結晶形態/ 膨潤/応力ひずみ曲線/溶解度パラメータ
機械学習で使用可能な手法
様々な記述子・フィンガープリント生成/ 部分的最小二乗回帰(PLS)法/重回帰分析(MLR)/主成分回帰(PCR)/カーネルPLS法/ ベイズ分類/再帰分割(RP)分析/自己組織化マップ/Tg・誘電率・沸点・蒸気圧予測モデル/ 遺伝的アルゴリズム/アクティブラーニング （詳細を見る）

シュレーディンガーのマテリアルズ・サイエンス　ソリューション(MSS)の機能をわかりやすくご紹介いたします。

【製品特徴】
■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
　

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ポリマー・樹脂の物性予測を支援する、シュレーディンガーのソフトウェアをご紹介いたします。

【製品特徴】
■高効率GPU コー ドでMD計算を加速
数万原子x 数百ナノ秒／日＝ lGPU
■独自の高精度力場パラメータOPLS4
■架橋樹脂を含む多様なポリマー構造ビルダー
■物性値予測・解析ツール

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創薬のスピードが加速する中、新薬のプレフォーミュレーションとフォーミュレーションを迅速かつ効率的に行うことは、医薬品開発において非常に重要な要素となっています。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

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食品、化粧品、包装材料の開発をスピードアップする、シュレーディンガーの統合ソフトウェアソリューションをコンパクトにご紹介いたします。

■コラボレーションを強化
・実験モデルも予測モデルも、スムーズに組織内に共有します。
・プロジェクトチーム内のコミュニケーションを促進し、学びを共有します。
・専門家レベルのモデリングを、スクリーニング、結果共有、決定まで一気通貫にサポートします。

■鍵となるプロパティを特定
・費用の掛かる実験を減らし、インシリコで化学物質を特定します。
・食品、化粧品、包材開発において、FDAで承認された分子ライブラリをスクリーニングします。
・感覚、物理化学、バイオロジーデータを用いて機械学習予測モデルを迅速に確立します。

■製品開発スピードを促進
■複合界面活性剤製剤やエマルジョンのモデリング
・バーチャルスクリーニングを用いて処方開発をけん引します。

基本情報へ続きます。 （詳細を見る）