シュレーディンガー株式会社【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

最終更新日：2021-12-24 13:55:13.0
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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*

プリカーサー開発への新たな道を切り開く、シュレーディンガーの機械学習

この予測モデルは、性能を向上させた新しい前駆体を設計するための
新しい道を開くもので、その蒸着や化学の改良だけでなく、蒸発または
昇華して蒸気として供給できる温度も最適化することが可能です。

この進歩により、従来よりもはるかに広範な構造変化を計算機上で
スクリーニングできるようになり、よりリスクが少なく、より革新的な
実験的合成・試験のための候補前駆体を生み出すことができるようになります。

この揮発性モデルと、シュレーディンガーの量子力学に基づく反応性と
分解の計算ワークフローにより、気相堆積やエッチングのための完全な
設計キットが提供され、新技術のための材料やプロセスの研究を加速させます。

*一般的な50種類の金属および半金属の錯体について、与えられた蒸気圧における蒸発または昇華温度を平均±9℃（これは絶対温度の約3％）の精度で予測します。
*1秒間に数百の錯体を計算することができ、ターンアラウンドタイムが速いです。

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基本情報【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

【掲載項目】
■ボラティリティの予測における課題
■機械学習によるアプローチ
■無機・有機金属錯体の揮発性予測結果

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【ソフトウェア開発・販売】 ■高速分子シミュレーションにより、ポリマー、有機EL、半導体をはじめとして、さまざまな材料開発を総合支援する Materials Science Suite ■計算化学の導入障壁を取り除く、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 LiveDesign ■製薬およびバイオテクノロジー研究を加速する、化学シミュレーション・ソフトウェア【ソリューション提案・コラボレーション・共同研究】お客様のご状況に応じて、各分野の専門サイエンティストが適切なソリューションをご提案いたします。グローバルな医薬品会社、材料会社との共同研究の実績がございます。