
AUG 7, 2024
原子レベルシミュレーション、機械学習、およびクラウドベースの共同アイデア創出を活用したディスプレイ材料の探索
ディスプレイ技術の急速な進化に伴い、その進歩を維持するためには最先端の研究手法の活用が求められています。本ウェビナーでは、物理ベースのシミュレーション、機械学習(ML)、そしてクラウドネイティブなコラボレーションおよび情報解析ツールを融合させることで、ディスプレイ材料の研究開発におけるイノベーションにどのような変革をもたらすかについて探ります。
本稿では、物理ベースのシミュレーションが材料の挙動を理解・予測するための強固な基盤をどのように提供するか、また、機械学習(ML)モデリングがデータ駆動型の知見を通じて新素材の発見と最適化をいかに加速させるかについて掘り下げていきます。さらに、Schrödingerが提供する「LiveDesign 」をご紹介します。これは、現代的なデジタル作業環境における研究開発を促進するために設計された、最先端のWebベースのコラボレーションプラットフォームです。「LiveDesign 」は、モデリング、データ処理、データ保存、共同アイデア創出など、包括的な機能をサポートしており、地理的に分散したチームがシームレスに連携して作業できるよう支援します。
ぜひご参加いただき、以下の内容についてより深く理解を深めましょう:
- 物理ベースのシミュレーションと機械学習モデルを組み合わせることの原則と利点
- 研究開発ワークフローへの計算手法をシームレスに組み込むための戦略
- 優れたディスプレイ材料の開発における統合モデルの応用と影響を示す実例
- LiveDesign を活用して、共同でのアイデア創出、高度なモデリング、およびプロジェクト管理を行う方法
講演者

ハディ・アブロシャン
主任研究員I、Schrödinger
ハディ・アブロシャン氏は、Schrödinger, Inc.の有機エレクトロニクス担当プロダクトマネージャーです。カーネギーメロン大学で博士号を取得し、スタンフォード大学およびジョージア工科大学で研究に従事してきました。ハディ氏はマルチスケールシミュレーションを専門とし、オプトエレクトロニクス向けのコスト効率に優れた多機能材料の設計プロジェクトを率いています。 彼の専門分野は、物理学に基づく手法と機械学習技術を融合させ、原子レベルの構造から多層デバイススケールまでを橋渡しする計算戦略の開発にある。彼の研究は、優れた効率を持つ、環境に優しい新規材料やプロセスの発見につながっている。