- 電池材料について、酸化還元電位やイオン移動度（拡散係数および配位環境）など、電極、電解質、および固体電解質界面（SEI）の特性を調査する
- 半導体、感光性材料、ペロブスカイト、および有機太陽電池について、太陽電池材料の物性と性能指標を最適化する
- エネルギー貯蔵プロセスにおける化学反応の経過、触媒作用のメカニズム、および劣化経路を解明する
- 貯蔵材料中の水素（またはその他の小分子）の分子移動度および安定性を予測する
エネルギーの回収・貯蔵
分子レベルでエネルギー材料を発見・最適化する
自動車、航空、エネルギー産業における社会的・環境的な課題を克服するには、より安全で、より安価で、より高性能な電池、燃料電池、スーパーキャパシタが不可欠である。
シュレーディンガーの材料科学プラットフォームは、分子レベルで材料をモデル化するツールを提供し、その計算能力を活用して、バッテリー、燃料電池、太陽光発電向けの、よりクリーンで、軽量、安全、エネルギー効率に優れ、低コストな材料の開発を推進し、次世代のイノベーションを支える準備が整っています。
エネルギー材料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
エネルギー材料のイノベーションに向けたツールキット
電池、燃料電池、太陽光発電、および水素貯蔵に関する研究開発において、主要な特性を予測する
ハイスループットスクリーニングと機械学習を活用した新素材の発見を加速させる
- 新規材料候補についてハイスループットスクリーニングを実施し、最も優れた性能を持つものを特定する
- 電解による水素製造など、エネルギー関連の変換プロセスに向けた新たな触媒を評価する
- SEIの形成に関連するスクリーン電解質の特性
一元化された情報プラットフォームを通じて、デジタル資料の設計へのアクセスを可能にする
- 実験データと計算データの間の隔たりを埋める
- 予測モデルへのリアルタイムアクセスにより、マテリアルデザインのスピードアップと品質向上を実現
- 企業全体での連携と意思決定を強化する
当社のプラットフォームの実用例
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。
注目のコース
材料科学への応用を目的とした分子モデリング：電池材料講座
オンライン認定コース：バッテリー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
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。
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。
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。
シュレーディンガーのバッテリーソリューションに関するご相談をご予約ください。
バッテリー材料分野において、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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