【日本語パンフレット】半導体と関連技術の開発/解析を支援する統合プラットフォームV2022

半導体および関連技術の開発/解析を支援する、シュレーディンガーの統合プラットフォームをわかりやすくご紹介いたします。

【製品の概要】
■量子力学計算による半導体物性の予測と解析
・電子物性
・機械特性（弾性定数テンソル、体積弾性率）
・誘電特性
・反応経路探索

■半導体成膜プロセス(CVD, ALD, ALE)の最適化
・量子力学計算と機械学習による新規前駆体の開発　

■古典分子動力学計算による半導体実装の最適化
・樹脂封止材の架橋構造モデルの構築
・ガラス転移温度の計算による耐熱性の予測
・水やガス分子の吸収率と拡散係数の計算による
ガスバリア性の予測
・水／ガス分子吸収時における物性変化の解析

※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）

パナソニック社の研究者らは、高効率な特性を持つ有機半導体材料の新規開発に取り組んでいます。パナソニック社はシュレーディンガー社と共同研究を進め、高処理能力を活用したDFT計算、機械学習/深層学習モデルの構築、化学物質の列挙など、シュレーディンガー社が提供する計算能力と専門知識を活用して分子材料の新規設計を行いました。

当カタログは、シュレーディンガーがパナソニック社と取り組んだ、『有機エレクトロニクス向けホール伝導性分子材料の新規設計』の事例集です。
ぜひ、ご一読ください。


※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）

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。 （詳細を見る）

マテリアルズ・インフォマティクスで下記のようなお悩みはありませんか?
シュレーディンガーのLiveDesignは、データの記録、補完、機械学習の自動化、解析手法と結果の共有まで、課題を解決し、MIを加速します。

【お悩み1】　データの質の問題: フォーマットや用語がバラバラに存在
➡データを同じスプレッドシートに統一した言語で登録します。

【お悩み2】　データの量の問題: データは欠損値ばかり
➡物理化学計算と機械学習でデータを補完します。

【お悩み3】　非民主的なAI・機械学習・解析手法: 何から手をつければいいのかわからない
➡データの蓄積と同時に好適な機械学習モデルを自動生成。計算化学者に頼らず高精度のモデルを作成します。

【お悩み4】　社内共有の問題: いい予測値モデルができたが、社内に展開する仕組みがない
➡Web画面で解析手法や結果をグループで共有できます。

※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

半導体や電子部品、その他の材料において、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、計算技術を活用し、デザイン段階で物性を予測することで、短時間で効率的にモノを生み出す支援ツールです。
『Materials Science Suite』と『LiveDesign』を連携させることで、材料開発におけるマテリアルズ・インフォマティクスを実現します。

★第24回電子部品・材料EXPOに出展いたします。
展示ブースでは各ソフトウェアを実機体験いただけます。また、材料開発における機械学習やAI活用のお悩み事は、ぜひ当社の専門技術者にご相談ください。

※会期初日の1月25日(水)13時より、特設会場にて新製品・新技術セミナーを開催いたします。

■無料e招待券を関連リンクよりダウンロードいただけます。 （詳細を見る）

半導体や電子部品、その他の材料において、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、計算技術を活用し、デザイン段階で物性を予測することで、短時間で効率的にモノを生み出す支援ツールです。
『Materials Science Suite』と『LiveDesign』を連携させることで、材料開発におけるマテリアルズ・インフォマティクスを実現します。

★第11回関西プラスチックジャパンに出展いたします。
展示ブースでは各ソフトウェアを実機体験いただけます。また、材料開発における機械学習やAI活用のお悩み事は、ぜひ当社の専門技術者にご相談ください。

※会期中、弊社展示ブースにてセミナーを開催いたします。

■無料e招待券を関連リンクよりダウンロードいただけます。 （詳細を見る）

半導体や電子部品、その他の材料において、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、計算技術を活用し、デザイン段階で物性を予測することで、短時間で効率的にモノを生み出す支援ツールです。
『Materials Science Suite』と『LiveDesign』を連携させることで、材料開発におけるマテリアルズ・インフォマティクスを実現します。

★第11回関西プラスチックジャパンに出展いたします。
展示ブースでは各ソフトウェアを実機体験いただけます。また、材料開発における機械学習やAI活用のお悩み事は、ぜひ当社の専門技術者にご相談ください。

※会期中、弊社展示ブースにてセミナーを開催いたします。

■無料e招待券を関連リンクよりダウンロードいただけます。 （詳細を見る）

■nano tech 2024 (第23回国際ナノテクノロジー総合展・技術会議)において、弊社専門技術者によるセミナーを開催します。■

ナノテクノロジーを進めるために大きな課題となるのが、やはりサイズが小さいことです。小さすぎて実際にどのようなことが起こっているのかを把握するのが難しいため、さらにその大きさでの材料設計を行うことは容易ではありません。
一方、分子シミュレーション技術の発展により、ナノレベルの現象をコンピュータ・シミュレーションで扱うことができるようになってきました。また、シミュレーションと機械学習の組み合わせによってできることの幅が広がりつつあります。本セミナーでは、最新の分子シミュレーションや機械学習、その両者を融合した技術を使って、どのように材料開発に役立てることができるのかをご紹介します。

日時: 2月1日(木) 13:00～13:45
場所: メインシアター
演題: 高速分子シミュレーションと機械学習によるナノレベルの材料開発
 （詳細を見る）

■■nano tech 2024 (第23回国際ナノテクノロジー総合展・技術会議)において、弊社専門技術者によるセミナーを開催します。■■

ナノテクノロジーを進めるために大きな課題となるのが、やはりサイズが小さいことです。小さすぎて実際にどのようなことが起こっているのかを把握するのが難しいため、さらにその大きさでの材料設計を行うことは容易ではありません。
一方、分子シミュレーション技術の発展により、ナノレベルの現象をコンピュータ・シミュレーションで扱うことができるようになってきました。また、シミュレーションと機械学習の組み合わせによってできることの幅が広がりつつあります。本セミナーでは、最新の分子シミュレーションや機械学習、その両者を融合した技術を使って、どのように材料開発に役立てることができるのかをご紹介します。

日時: 2月1日(木) 13:00～13:45
場所: メインシアター
演題: 高速分子シミュレーションと機械学習によるナノレベルの材料開発 （詳細を見る）

最近、様々な分野でDXへの関心が高まっており、
新材料の研究開発においても機械学習を活用する取り組みが進んでいます。

しかし、機械学習に必要な大量の実験データを集めるのは容易ではありません。
また、材料内の現象をさらに正確に解析したいというニーズも存在します。

シュレーディンガーでは、この課題に対応するために、
原子レベルのシミュレーションと機械学習を融合した技術を開発しています。

本講演では、高分子材料の事例を中心に、
材料開発DXに向けた弊社の取り組みをご紹介します。

【特別講演 概要】
日時：5月10日(金) 14:00～14:45　※事前登録が必要
場所：インテックス大阪内セミナー会場
演題：原子レベルのシミュレーションと機械学習による材料開発DX

※関連資料をダウンロードしてご覧いただけます。
　お問い合わせもお気軽にどうぞ。 （詳細を見る）

■■高機能素材Weekにおいて、弊社専門技術者が特別講演に登壇します■■

最近、様々な分野でDXへの関心が高まっており、その中で新材料の研究開発において機械学習を活用する取り組みが進んでいます。しかし、機械学習を活用するには大量の実験データが必要であり、そのデータを集めることは容易ではありません。また、機械学習だけでは材料内の現象を解析するのは一般的に難しいとされています。
シュレーディンガーでは、この課題に取り組むために、原子レベルのシミュレーションと機械学習を融合した技術を開発しています。
本講演では、高分子材料の事例を中心に、材料開発DXに向けた弊社の取り組みをご紹介します。

日時: 5月10日(金) 14:00～14:45
場所: インテックス大阪内セミナー会場
演題: 原子レベルのシミュレーションと機械学習による材料開発DX

※講演の聴講には事前登録が必要です。 （詳細を見る）

分子シミュレーション技術の発展により、原子･分子レベルの現象をコンピュータ・シミュレーションで扱うことができるようになってきました。また、分子シミュレーションと機械学習を組み合わせることにより、実験データが少ない場合でも材料開発に機械学習を活用できるようにもなってきています。シュレーディンガーは最新の分子シミュレーションや機械学習、その両者を融合した技術を使って、お客様の材料開発における解析力の強化と高効率化を支援します。展示ブースでは、このような技術について専門技術者が解説し、お客様からのご質問にお答えします。
ぜひ、お気軽にお立ち寄りください。

※会期中、弊社展示ブースにてセミナーを開催いたします。
場所: 弊社展示ブース
テーマ: 原子レベルのシミュレーションと機械学習による材料開発
様々な材料の物性値予測をコンピュータ上で可能に。事例をご紹介します。 （詳細を見る）

分子シミュレーション技術の発展により、原子･分子レベルの現象をコンピュータ・シミュレーションで扱うことができるようになってきました。また、分子シミュレーションと機械学習を組み合わせることにより、実験データが少ない場合でも材料開発に機械学習を活用できるようにもなってきています。シュレーディンガーは最新の分子シミュレーションや機械学習、その両者を融合した技術を使って、お客様の材料開発における解析力の強化と高効率化を支援します。展示ブースでは、このような技術について専門技術者が解説し、お客様からのご質問にお答えします。
ぜひ、お気軽にお立ち寄りください。

※会期中、弊社展示ブースにてセミナーを開催いたします。
場所: 弊社展示ブース
テーマ: 原子レベルのシミュレーションと機械学習による材料開発
様々な材料の物性値予測をコンピュータ上で可能に。事例をご紹介します。 （詳細を見る）