多くの研究開発チームは、ソフトウェアツールの複雑さ、習得の難しさ、データサイエンス支援の不足といった理由から、AI/MLの導入に踏み出せずにいます。Schrödingerの「Materials Science Suite」は、最先端のML技術を搭載し、専任の科学サポートチームによる支援も受けられる、統一された使いやすいAI/MLプラットフォームを提供することで、こうした課題の解決を目指しています。

今後のウェビナーにご参加いただき、貴社の研究開発組織が導入の障壁を取り除き、発見サイクルを加速させ、国のAIイニシアチブと連携する方法について学びましょう。本ウェビナーでは、MS Informatics、Formulation ML、Formulation Optimizationを活用することで、高度な物性予測、モデル構築、MLを活用した実験計画法が、専門家でない方でも簡単、迅速、かつ手軽に実施できるようになることを実演します。 また、製剤、消費財、電池、医薬品など、幅広いMSアプリケーションにわたる実験データセットを用いて、これらのツールをいかに簡単に活用できるかをご紹介します。

ぜひご参加いただき、以下のライブデモをご覧ください：

• さまざまな材料用途に応用可能な、二成分液体の高精度な粘度機械学習モデルの学習
• 複雑なシャンプーの配合設計へと適用範囲を拡大し、MLモデルが複雑な多成分系を予測し、次に実施すべき最適な実験の提案を行うことができるようにする

参加対象：

• 研究開発のリーダーたち
• イノベーション・マネージャー
• デジタル化担当マネージャー
• 合成化学者
• 材料科学者
• 製剤開発者
• 計算材料科学者