8月17日から21日までの1週間、シュレーディンガーの全世界のオフィスは、社員全員が休息を取り、リフレッシュするための全社的な取り組みの一環として休業いたします。この期間中は、お問い合わせへの対応が制限される場合がございますので、あらかじめご了承ください。科学・技術サポートチームのメンバーは、緊急のサポート案件のみに対応いたします。

触媒作用と反応性

デジタルケミストリーを活用し、触媒、反応性、分解に関する研究開発の革新を推進する

デジタルケミストリーで工業用化学品の生産を変革する

触媒設計を加速し、原子レベルで化学反応を最適化する

市場の需要の高まりや厳しい環境規制を背景に、新素材へのニーズは差し迫っています。こうしたニーズに応えるため、さまざまな業界の科学者たちは、エネルギー消費の削減、望ましくない副生成物の排除、そして化学反応の選択性や反応性の向上につながる、新たな触媒的および非触媒的プロセスの開発に取り組んでいます。

シュレーディンガーの高度な計算ツールは、最先端の物理ベースのモデリング、機械学習(ML)、および共同情報学プラットフォームを通じて、こうした次世代の触媒的および非触媒的プロセスの発見を加速させるソリューションを提供します。

背景柄

触媒の専門家によって設計された、直感的な計算ワークフロー

あらゆる素材に対応した、使いやすいシステムビルダー
物理ベースのシミュレーション、機械学習、およびデータ分析のための強力なワークフロー
きめ細やかなカスタマーサポートと充実した研修リソース

イノベーションの実現に向けて、当社がどのようにお役に立てるか

新触媒の市場投入までの期間を短縮する

  • 新規触媒の物理化学的特性を予測する
  • 均一系および不均一系の触媒メカニズムについて、分子レベルでの理解を深める
  • 間接的および直接的な触媒設計を可能にする

非触媒反応における反応性を最適化する

  • 化学反応のメカニズムを解明する
  • 反応物の選択性と活性を自動的に予測する
  • 熱分解生成物を評価する

均一系および不均一系触媒の設計

チラシ
高性能なヘテロ相触媒の設計を加速する

固体触媒を用いた触媒反応に対し、原子スケールのシミュレーション、機械学習、およびエンタープライズ・インフォマティクスを活用した効率的な計算ソリューション

チラシ
高性能な均一系触媒の設計を加速する

量子力学、分子動力学、機械学習を組み合わせた、触媒の計算分子設計のための効率的で高度に自動化されたソリューション

事例紹介とウェビナー

シュレーディンガー社の技術が、現実の研究課題の解決にどのように活用されているかをご覧ください。

材料科学 ウェビナー

ブンゼンバーナーの実践:化学反応性

本シリーズでは、当社の科学者がデモンストレーションを通じて、貴社のチームが特定の用途においてブンゼンをどのように活用し、イノベーションを加速させ、実験のリスクを低減し、これまで以上に迅速に高性能な候補物質を見出すことができるかを直接ご紹介します。ぜひご参加ください。

材料科学 ウェビナー

「ブンゼン・イン・アクション」:ポリマー、電池、反応性に関するAgentic AI共同研究者の深掘りシリーズ

本シリーズでは、当社の科学者がデモンストレーションを通じて、貴社のチームが特定の用途においてブンゼンをどのように活用し、イノベーションを加速させ、実験のリスクを低減し、これまで以上に迅速に高性能な候補物質を見出すことができるかを直接ご紹介します。ぜひご参加ください。

材料科学 ウェビナー

低分子医薬品有効成分の分解、反応性、および触媒作用を研究するための予測モデリングプラットフォーム

本ウェビナーでは、医薬品有効成分(API)の劣化、反応性、および触媒作用を研究するための、自動化されたエンドツーエンドソリューションにおける最新の進展についてご紹介します。

材料科学 ウェビナー

低分子医薬品有効成分の劣化、反応性、および触媒作用を研究するための予測モデリングプラットフォーム

本ウェビナーでは、医薬品有効成分(API)の劣化、反応性、および触媒作用を研究するための、自動化されたエンドツーエンドソリューションにおける最新の進展についてご紹介します。

材料科学 ウェビナー

利用しやすく自動化された計算による触媒発見および反応性の最適化の記録

このウェビナーでは、エンドユーザー向けの物理・AIプラットフォームが、参入障壁を取り除き、専門家だけでなく非専門家にもこのプロセスを利用しやすくすると同時に、シームレスな拡張性を実現する方法についてご紹介します。

材料科学 ウェビナー

利用しやすく自動化された計算機による触媒発見および反応性の最適化

このウェビナーでは、エンドユーザー向けの物理・AIプラットフォームが、参入障壁を取り除き、専門家だけでなく非専門家にもこのプロセスを利用しやすくすると同時に、シームレスな拡張性を実現する方法についてご紹介します。

材料科学 ウェビナー

物理学に基づくAI/MLによる材料探索の加速

このウェビナーシリーズでは、最先端の計算手法が、医薬品、バイオ医薬品、および先端材料の設計と最適化にどのような変革をもたらしているかを解説します。

材料科学 ウェビナー

AI/MLを活用した化学イノベーションの加速:材料応用分野における画期的な進展

本ウェビナーでは、AI/MLが材料イノベーションにおいていかに画期的な進歩をもたらしているかを考察し、多様な応用分野における最先端のML技術を例示するケーススタディを紹介します。

材料科学 ウェビナー

高性能材料の発見:クラウドを活用した10年間の画期的な進展

本講演では、シュレーディンガーの統合型材料科学プラットフォームが、多様な応用分野において、大規模な並列スクリーニングやデ・ノボ設計プロジェクトをどのように実現するかについて紹介します。

材料科学 ウェビナー

目的意識を持ったシミュレーション:表面化学モデリングにおける効果の最大化

このウェビナーでは、表面に関するさまざまな原子レベルモデルについて学び、それぞれの理論的根拠、利点、および限界について理解を深めます。

計算触媒学を用いて、業界を横断する材料、エネルギー、環境の課題に取り組む

石油・ガス

油田用化学薬品の収率を最大化し、廃棄物を最小限に抑え、製造コストとカーボンフットプリントを削減する。

詳細はこちら
特殊化学品

新しい化学設計の革新を推進し、特殊化学品に対する世界的な需要に応えていきます。

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プラスチック

生産性、リサイクル性、生分解性を向上させた高性能プラスチックを提供します。

詳細はこちら
半導体

表面での薄膜成膜およびエッチングの最適化を実現する。

詳細はこちら
消費財

消費財向けの革新的な原材料を開発する。

詳細はこちら
医薬品

効果的な製剤のための革新的な医薬品原料を開発・製造する。

詳細はこちら
注目の講座オンライン認定コース:触媒モデリングのスキルをレベルアップ

材料科学への応用を目的とした分子モデリング:均一系触媒反応と反応性に関する講座

オンライン認定コース:触媒モデリングのスキルをレベルアップ

業界をリードする計算ソフトウェアを活用し、有機化合物および有機金属化合物の主要な性質を予測し、遷移状態を特定し、自動化されたワークフローと機械学習モデルを用いて反応プロファイルを生成する方法について学びましょう。

  • 自分のペースで学べる学習コンテンツ
  • シュレーディンガー・ソフトウェアの実践的な利用
  • 指導付きおよび自主的な事例研究
詳細はこちら

ドキュメントとチュートリアル

シュレーディンガーのソフトウェアに関するよくある質問への回答や、その活用におけるベストプラクティスをご確認ください。

材料科学 チュートリアル

MPNICEエンベディングを用いた機械学習

MPNICE Embedding を使って、機械学習モデルの構築、分析、および適用方法を学びましょう。

材料科学 チュートリアル

機械学習用力場の微調整

事前学習済みの機械学習力場(MLFF)モデルを微調整して、2次元材料の格子定数を研究する方法を学びます。

材料科学 チュートリアル

REINVENTを用いた新規化合物のデ・ノボ設計

REINVENT を使用して生成型機械学習モデルを学習させ、物性制約を満たす新規化合物を設計する方法を学びましょう。

材料科学 チュートリアル

マイクロキネティック・モデリングによる触媒の選択性

マイクロキネティック・モデリング(MKM)計算を用いて、Pd(111)表面におけるCOおよびH₂の触媒酸化の選択性を分析する方法を学ぶ。

材料科学 チュートリアル

表面上の吸着部位の特定

表面上の吸着部位を特定する方法について学びましょう。

材料科学 資料

機械学習による力場

機械学習力場(MLFF)は、任意の系のエネルギーを予測するための新しいアプローチを提供する。

材料科学 チュートリアル

機械学習の力場

機械学習を用いた力場最適化手法を活用して、さまざまなシステムを構築・シミュレーションする方法を学びましょう。

材料科学 資料

MS反応性

分子化学における設計、最適化、および教師なしメカニズム発見のための自動化ワークフロー。

材料科学 資料

MSマイクロキネティクス

表面反応速度論のための効率的なツール。

材料科学 資料

処方 ML

正確な配合と物性の相関関係を導き出し、所望の物性を持つ新しい配合をスクリーニングするための機械学習ソリューション。

主力製品

研究プロジェクトを前進させるために活用できる主要な計算技術について、詳しくご覧ください。

仮想クラスター

クラウド上でシミュレーションを実行するための、安全で拡張性の高い環境

MS反応性

閉ループ型の発見から最適化に至るパイプラインを通じて、メカニズムに関する知見と実験室での実施との間のギャップを埋める

マクロモデル

汎用性が高く、充実した機能を備えた分子モデリングプログラム

ジャガー

分子構造および物性を迅速かつ正確に予測するための量子力学に基づく手法

AutoTS

基本反応の遷移状態を特定するための自動ワークフロー

MSインフォマティクス

材料科学分野向けの自動機械学習ツール

DeepAutoQSAR

予測型機械学習モデルの学習および適用に向けた、自動化され、拡張性のあるソリューション

LiveDesign

デジタル分子設計のための総合ラボ

Quantum ESPRESSO インターフェース

ナノスケールの量子力学シミュレーションのための統合型グラフィカルユーザーインターフェース

出版物

シュレーディンガー技術を活用した、関連応用分野における査読付き論文の一覧をご覧ください。

材料科学 出版物

分子触媒の自動設計および反応性の最適化のための汎用ソフトウェアフレームワーク

材料科学 出版物

1,2-シクロジオーンにおけるケト・エノール互変異性体の密度汎関数理論による研究:反応性および熱力学的安定性に対する置換基の影響

材料科学 出版物

ビシクロ[1.1.0]ブタンの触媒的分子間不斉[2π + 2σ]環化付加反応:エナンチオマーが富化された高度に置換されたビシクロ[2.1.1]ヘキサンの実用的な合成

材料科学 出版物

スルホニルハロゲン化物およびエステルを用いたオレフィン化:反応機構に関するDFTおよび実験的研究、ならびにホスホネートの反応性との比較

材料科学 出版物

流動条件下における光酸化反応:実験的およびインシリコによる研究

材料科学 出版物

効率的な染料除去のためのCu-TiO₂/ゼオライト/PMMA錠剤:光触媒による水浄化に関する研究

材料科学 出版物

重合反応用ピンサー触媒の機械学習に基づく設計

材料科学 出版物

量子化学パッケージ「Jaguar」:最近の進展と独自機能の概観

材料科学 出版物

メチルアルミノキサン(MAO)の構造:前触媒の活性化に必要な抽出可能な[Al(CH3)2]+

材料科学 出版物

リサイクル可能な二相触媒系におけるリグニンおよびキシランの溶解のメカニズムの解明

シュレーディンガーの触媒および反応性ソリューションに関するご相談をご予約ください。

触媒作用や反応性に関する研究において、高度なシミュレーションやAI/MLをどのように活用できるか、ぜひ今すぐお問い合わせください。

上記のリストにご興味のある分野が見当たらない場合は、お気軽にお問い合わせください。

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組織のニーズに応えるソフトウェアとサービス

ソフトウェアプラットフォーム

物理ベースの分子モデリング、機械学習、チームコラボレーションを基盤とした、包括的で使いやすいプラットフォームを活用し、デジタル材料探索ワークフローを導入しましょう。

研究支援サービス

シュレーディンガーの専門的な計算科学者を活用し、材料の発見・開発プロセスの重要な段階を支援します。

サポートとトレーニング

初心者から経験豊富なユーザーまでを対象に設計された、専門家のサポート、学習教材、およびトレーニングリソースをご利用いただけます。