材料科学の研究開発は、実験と計算が連携して発見を加速させる新たな時代を迎えつつあります。分子動力学（MD）は、特に機械学習（ML）と組み合わせて使用されることで、科学者が構造—物性間の関係性を理解し、性能を予測し、コストのかかる試行錯誤を削減する方法を一変させています。実験を行う研究者は、実験室に入る前に、界面、欠陥、高分子、電解質をシミュレーションできるようになりました。

Schrödinger の「Desmond 」のような最新の分子動力学（MD）エンジンは、スケーラブルで高性能なシミュレーションを実現し、原子レベルの知見と現実世界の材料課題を結びつけます。機械学習（ML）と物理ベースの分子動力学（MD）を統合することで、研究者は候補物質をより迅速にスクリーニングし、より的確な判断を下すことができます。

Schrödingerのケイティ・ダールクイストが登壇し、Desmond を活用して開発プロセスを改善する方法をご紹介します。材料の配合設計や予測ワークフローに関するライブデモを通じて、そのノウハウを学んでください。ウェビナー中は質問も可能です。本ウェビナーを通じて、MDを自社の研究開発戦略にどのように取り入れていくべきか、その理解を深めていただけます。

ウェビナーの見どころ：

• MDシミュレーションを始めるための、使いやすく直感的なプラットフォームをご覧ください
• Desmond が実験研究にどのような付加価値をもたらすかをご覧ください
• デジタル互換性チェックの実際の動作をご覧ください
• 「Materials Science」を使って分子動力学シミュレーションを始めましょうMaestro