IMID 2025
日時 - 2025年8月19日～22日
場所 - 韓国・釜山
Schrödinger 当社は、8月19日から22日まで韓国・釜山で開催される「第25回国際情報ディスプレイ会議（International Meeting on Information Display）」に参加できることを大変嬉しく思っています。Schrödinger の材料部門シニアバイスプレジデントであるマシュー・D・ホールズ氏が、8月20日（水）に開催される「効率的なディスプレイ設計のためのAI」セッションの座長を務めます。
マシュー・D・ホールズ氏による「分子からディスプレイへ：光電子設計に向けた、物理ベースのシミュレーションと機械学習を融合させたデジタルケミストリー・プラットフォーム」と題したプレゼンテーションに、ぜひご参加ください。弊社ブースにお立ち寄りいただき、Schrödinger の科学者たちとお話しください。
8月20日 | 午前10時50分 
F室（313） 分子からディスプレイまで：光電子設計に向けた、物理ベースのシミュレーションと機械学習を融合させたデジタル化学プラットフォーム
講演者：
Mathew D. Halls、Schrödinger 材料部門シニアバイスプレジデント
要旨：
OLEDデバイスの革新的なアーキテクチャや材料組成に関する実験的な探索は、デバイスの製造、特性評価、および分析の複雑さとコストのため、多大な時間、労力、およびリソースを必要とします。 予測モデリングは、インフォマティクスと大規模な物性予測を統合することで、広範な設計空間にわたるデバイスの効率的かつ的を絞った評価を可能にする、強力な代替手段となります。本プレゼンテーションでは、Schrödinger が、機械学習（ML）技術と量子力学および分子動力学を組み合わせたデジタルプラットフォームの最近の進歩を紹介します。最初の進歩は、化学組成に関する当社の自動MLアルゴリズム[1]を拡張し、OLEDなどの多成分積層デバイスの性能パラメータを予測できるようにしたものです。 2つ目の進歩は、反復的な電荷平衡化を伴うメッセージパッシング型ニューラルネットワークポテンシャルを用いることで、古典的な力場の限界を克服し、最小限の計算コストで量子力学的な精度を実現した点にあります。これらのMLモデルは、デバイス構成要素（すなわち、材料構造、層構造、物理化学的特性、および動作条件）を特徴量としてエンコードし、動作出力、安定性、効率といったOLEDデバイスの性能指標を予測します（図1）。 このアプローチは、従来の化学モデリング戦略の枠を超え、デバイスのアーキテクチャ、組成、機能間の複雑な関係を捉えるものである。
この開発を補完するのが、Schrödingerの物理ベースシミュレーションソフトウェアの進歩であり、これによりOLED材料の決定的な特性が計算される。当社のMLポテンシャルの最新バージョンであるMPNICEは、計算コストを削減しつつ、DFT と同等の精度を持つ予測を提供し、ますます複雑化する薄膜やプロセスのシミュレーションを可能にする。 例えば、従来は従来の力場の適用範囲外であった金属と有機の化学を組み合わせたシステムについても、より効率的に探索できるようになりました。
Schrödingerが提供する、光電子材料の開発およびデバイスの最適化に向けた新たなソリューションは、革新的なディスプレイ技術の開発を加速させるための、これまでにない機能を提供します。