一酸化ケイ素（SiO）塊・粉末

PRサブミクロンから塊状まで幅広くカスタマイズ可能なSiOパウダー。LiB…

当社は、リチウムイオン電池（LiB）負極材料などとして活用可能な 『一酸化ケイ素（SiO）』を提供しています。 粉末状（1～100μm）、粒状（1～5mm）、塊状（50～200mm）に対応し、 サブミクロンレベルまでカスタマイズ可能です。 1μmの粉末でSiO純度99.8％、5μmの粉末でSiO純度99.9％などの製品事例があります。 【特長】 ■製造方法：結晶化学気相成長法 ...

メーカー・取り扱い企業： 日本NER株式会社

脱炭素を目指す『出光カーボンオフセットfuel（ICOF）』

PR燃料油を使用しながらCO2排出量のオフセットが可能！カーボンクレジット…

出光カーボンオフセットfuel（ICOF）は、 ガソリン、灯油、軽油、A重油にカーボンクレジットを付与した商品です。 普段通り燃料油を使用しながら、CO2排出量のオフセットが可能。 初期投資なしでスピーディーに導入でき、既存設備の変更も要りません。 オフセットの割合を4つのプランから選択できます。 【特長】 ■プラン（100％・50％・10％オフセット）は注文ごとに選択可能 ■J-クレジットを...

メーカー・取り扱い企業： 出光リテール販売株式会社

【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…

機械学習による力場（Machine-learned force fields、MLFF）は、原子や分子間の相互作用を正確にモデル化するために機械学習モデルを取り入れることで、従来の力場を改良するために設計されています。この技術は、ニューラルネットワークポテンシャルエネルギー曲面（NN-PES）アーキテクチャに基づいており、モデルは化学的な精度で系の全電子エネルギーを再現するように訓練されます。 ...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【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…

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...

メーカー・取り扱い企業： 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

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...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

非構造化エピトープとLong CDR H3ループの構造予測に挑む

十数残基を超える長いCDR H3ループやDisordered エピトー…

シュレーディンガーの創薬プラットフォームは、物理学の第一原理に基づいた計算化学技術を駆使することで、タンパク質立体構造情報に基づく高度な薬物設計を可能とし、世界中の主要製薬企業で活用されています。 弊社のソフトウェアを用いた抗原抗体シミュレーションの最新の成果について、下記セミナーにてご紹介します。 第22回日本蛋白質科学会年会　ランチョンセミナー 【開催日時・場所】 6月7日(火) ...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社