次世代の材料の設計は、原子レベルから始まります。
厳密な量子力学と分子動力学を予測型AIと組み合わせることで、広大な化合物空間 を探索し、材料特性を高精度で予測し、実験的な研究開発のリスクを低減します。
材料科学の多様な研究開発用途に向けたソリューション
有機エレクトロニクス
導電性に優れ、機械的・熱的安定性が高く、かつ製造に適した最適な有機電子材料を発見しましょう。
- 主要な光電子特性を正確に予測する
- 先端材料の迅速な設計・発見に向けたハイスループットスクリーニングを実施する
- 専門家の科学的サポートに支えられた、使いやすく自動化されたワークフローを活用しましょう
高分子材料
分子および原子レベルでの高分子のシミュレーションを通じて、製品の性能を理解し、予測する。
- 化学反応性、ポリマーの形態、および主要な物理化学的特性を正確に予測する
- 新しいポリマーの設計、配合のスクリーニング、および製造プロセスの最適化
- 発見と最適化のために、使いやすく自動化されたワークフローを活用する
消費財
分子シミュレーションを活用し、消費財分野のイノベーションを加速させる
- 消費財の主要業績評価指標（KPI）を予測する
- 製品の配合に直接関連する複雑な分子系を構築し、シミュレーションを行う
- 専門家の科学的サポートに裏打ちされた、使いやすく自動化されたソリューションを活用しましょう
触媒作用と反応性
次世代の触媒的および非触媒的プロセスの発見を加速させる。
- 新規触媒および反応物質のハイスループット探索に向けた自動ワークフローを実行する
- 反応性、選択性、および特異性の詳細を解明する
- 新規材料の発見に向けた協業型エンタープライズ・プラットフォームを活用する
薄膜加工
半導体業界向けの原子レベルでの加工技術を最適化し、デバイスの性能を向上させる。
- 表面の反応性を正確に予測し、成膜またはエッチングプロセスを最適化する
- 機械学習による前駆体の揮発性の検証済み予測
- 材料加工用の新規化学物質の設計において、効率的なシミュレーションツールを活用する
エネルギーの回収・貯蔵
バッテリー、燃料電池、太陽光発電向けの、よりクリーンで、軽量、安全、かつエネルギー効率の高い材料の開発を加速させる。
- 電池、燃料電池、太陽光発電、および水素貯蔵に関する研究開発において、主要な特性を予測する
- 構成材料および界面の重要な特性をシミュレーションおよび解析する
- 合理化されたワークフローを活用して、広大な化合物空間 を網羅的に調査・探索する
製剤および送達
スマートかつ戦略的な製剤設計により、分子レベルで医薬品を最適化しましょう
- 医薬品の製剤および送達システムの特性評価と最適化
- 医薬品の安定性と反応性を理解する
- 室温で最も安定した多形を特定することで、固体形態の選定プロセスにおけるリスクを低減する
金属、合金、セラミックス
高効率なマルチスケールシミュレーションとケミインフォマティクスの機械学習モデルを活用し、高性能な無機材料の設計を実現します。
- 無機材料の主要な特性（構造、形態、組成）を正確に予測する
- 材料分析能力を強化しましょう
注目の商品
処方 ML
正確な配合と物性の相関関係を導き出し、所望の物性を持つ新しい配合をスクリーニングするための、自動化された機械学習ソリューション。
今後のイベント
- 材料科学
- ウェビナーシリーズ
「ブンゼン・イン・アクション」：ポリマー、電池、反応性に関するAgentic AI共同研究者の深掘りシリーズ
本シリーズでは、当社の科学者がデモンストレーションを通じて、貴社のチームが特定の用途においてブンゼンをどのように活用し、イノベーションを加速させ、実験のリスクを低減し、これまで以上に迅速に高性能な候補物質を見出すことができるかを直接ご紹介します。ぜひご参加ください。
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日時：
2026年11月17日～12月8日
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場所：
バーチャル
日時： 
場所：
世界で最も革新的な企業は、Schrödinger
