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。

薄膜加工

次世代の電子機器の開発を加速させる

薄膜加工

デジタルシミュレーションの力を活用して、半導体製造プロセスを最適化

半導体業界の科学者たちは、より小型で、より高性能、かつより省エネな電子デバイスを開発するという絶え間ないプレッシャーにさらされています。マイクロスケールやナノスケールで次世代のデバイス構造を製造することは、極めて大きな課題であり、その難易度はますます高まっています。

シュレーディンガーの材料科学プラットフォームは、エレクトロニクスやその他のハイテク産業において、企業が原子レベルの加工プロセスを最適化し、デバイスの性能を向上させるための高度な計算ツールを提供しています。

背景柄

薄膜加工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
分子シミュレーション、機械学習、データ解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

現代のエレクトロニクス産業が直面する材料および製造プロセスの課題に対する解決策

前駆体材料の最適化

  • 薄膜成膜またはエッチング用の前駆体の揮発性や熱安定性を含む、主要な物理的・化学的特性を算出する
  • 前駆体が基質と反応する表面での化学反応について、インシリコで知見を得る
  • 大規模スクリーニングと機械学習による新規前駆体の発見を加速する

半導体製造の高度化

  • MOCVD、ALD、およびエッチングによるウェハー処理に最適な前駆体と共反応剤の組み合わせを特定する
  • 表面の反応性を予測し、実験的なプロセスパラメータの最適な範囲を見出す
  • 原子レベルでの知見を得て、プロセスのトラブルシューティングに役立てる

材料のシミュレーションにより、チップおよびデバイスの製造における予測精度を高める

  • 計測技術を補完し、デバイスの性能に関する知見をもたらす材料特性をシミュレートする
  • 原子レベルで材料を調査し、デバイスの故障の根本原因を特定する
  • 新しい材料の組み合わせをインシリコで試験・スクリーニングする

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

原子層堆積:理論と実験を結びつけ、炭窒化ケイ素のプロセスを設計する

2026年3月19日 | Schrödinger社とLam Research社のコラボレーション事例を通じて、計算科学(DFT)と実験(RGA、FTIR)を組み合わせ、最適な前駆体を効率的に選定するアプローチをご紹介します。

材料科学 ウェビナー

原子層堆積に関するデジタルフォーラム:理論と実験を結びつけ、炭窒化ケイ素のプロセスを設計する

ハイテク産業が直面する研究開発上の課題を解決するために、理論と実験がいかに効果的に連携しているかについて、ぜひご一緒に議論しましょう。

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

材料科学への応用に向けた機械学習による力場の進展

本ウェビナーでは、正確な電荷表現を実現するために明示的な静電力を組み込んだ、シュレーディンガーの最先端MLFFアーキテクチャ「反復電荷平衡を伴うメッセージパッシングネットワーク(MPNICE)」についてご紹介します。

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。

材料科学 ウェビナー

シュレーディンガーのデジタルケミストリー・プラットフォームを活用した非対称触媒の設計の加速

このウェビナーでは、シュレーディンガーの先進的なデジタルケミストリー・プラットフォームを活用して、不斉触媒の直接設計および創出を加速する方法をご紹介します。

材料科学 ウェビナー

成膜またはエッチングの化学反応を制御するためのプロセスパラメータの効率的な算出

本ウェビナーでは、化学プロセスを制御するための条件やパラメータを、正確かつ実現可能な形で予測するために、原子スケールのDFTを上位レベルの計算スキームに組み込む方法について解説します。

材料科学 ウェビナー

AI/MLと物理ベースのシミュレーションの融合:複雑な材料設計の新たな時代

本ウェビナーでは、電池の電解液や燃料混合物から熱可塑性樹脂、OLEDデバイスに至るまで、材料科学の幅広い応用分野において、この複合的なアプローチを材料および配合の設計に活用する方法についてご紹介します。 

オンライン認定コース

材料科学への応用を目的とした分子モデリング 材料科学 材料科学
表面化学

原子層プロセスおよび不均一系触媒反応の研究に向けた、分子量子力学、周期的量子力学、および機械学習によるアプローチ

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 材料科学
均一系触媒反応と反応性

分子レベルでの反応性や反応機構の解明に向けた分子量子力学および機械学習の手法

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

エピタキシャル界面の形成

トポロジカルマッチングによって適合する配向を見出し、スラブモデルを生成することで、結晶性材料間にエピタキシャル界面を形成する。

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

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 資料

MS Surface

異種触媒反応および材料加工のためのソリューション。

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

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。

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。

MS Surface

異種触媒反応および材料加工のためのソリューション

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

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

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

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

MS マエストロ

創薬のための包括的なモデリング環境

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

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

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

NiOxの原子層堆積:光電気化学的水酸化に向けた新たな前駆体組み合わせの可能性の活用

材料科学 出版物

効率的なフォノン計算によるルテニウム金属の原子層堆積における温度範囲の特定

材料科学 出版物

ヘキサフルオロアセチルアセトンおよびH₂プラズマを用いたAl₂O₃の原子層エッチングメカニズムに関する研究

材料科学 出版物

高k誘電体/III-V系界面の化学的性質と制御

材料科学 出版物

ヘテロレプティック銅(II)錯体を例とした、MOCVD前駆体の電子構造の研究および分子再配列のシミュレーションによる、蒸発時の熱安定性の予測

材料科学 出版物

n型半導体としてのシフ基:合成、特性評価、およびダイオード特性

材料科学 出版物

電子デバイス用途向けのボロン酸系n型半導体

材料科学 出版物

界面特性の改質による強い結合エネルギーを活用したNO₂ガス検知能力の向上

材料科学 出版物

電気的評価法による触媒活性を持つシリコン表面の作製のためのベンズアルデヒドの熱グラフト化

材料科学 出版物

原子層エッチングのプロセスウィンドウの予測と検証:TiO₂へのHF曝露

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。