材料の研究開発は、アイデアの不足によって遅れるのではなく、科学的目標を厳密かつ実行可能なワークフローへと落とし込むために必要な労力によって、しばしば足止めを食らうものです。これには、信頼性の高いデータの収集や適切な手法の選定から、計算の管理、結果の解釈、そして次のステップの決定に至るまでのプロセスが含まれます。Schrödingerの「Bunsen」は、真に化学に特化した環境においてこれらのステップを結びつける自律型共同研究者です。テキストのみに依存するのではなく、3D原子構造に基づいており、Schrödingerの物理ベースのモデリング、機械学習、そして確立された科学的ベストプラクティスを基盤としています。

このウェビナーでは、実践的な材料開発の事例を通じて、ブンセンが従来のチャットインターフェースの枠を超え、文献・データ分析、量子力学および分子動力学シミュレーション、機械学習、反復的な候補物質の絞り込み、そして結果を明確で共有可能なレポートにまとめるまでの多段階ワークフローをどのように計画・実行しているかをご紹介します。 触媒、半導体プロセス、有機エレクトロニクス、エネルギー貯蔵、消費財の配合、持続可能なポリマーといった幅広い分野において、Bunsenはチームが複雑で多次元的な設計空間をナビゲートし、同定 データギャップやモデリングリスクを特定し、さらなる計算や実験のために最も有益な候補を優先順位付けすることを支援します。

参加者の皆様には、科学的な監督の下で行われるエージェント型自動化が、手作業による引き継ぎを削減し、データを解釈可能な知見や共有可能なレポートに変換し、トレーサビリティを確保し、材料研究開発チームが「疑問」から「証拠に基づいた意思決定」へとより効率的に移行できるよう支援する仕組みをご覧いただけます。