LiveDesign 材料科学向け
デジタル素材デザインのための総合ラボ
デジタル素材デザインのための総合ラボ
物理ベースのモデリング、高度なケミインフォマティクス、化学知見を活かした機械学習、仮想設計・解析技術、そしてプロジェクトデータへの一元的なアクセスを、すべて単一のインターフェースから活用することで、新素材、新配合、および化学プロセスのデジタル設計プロセスを民主化しましょう。
データのサイロ化を解消し、仮想データや実験データを含むすべてのプロジェクトデータに、単一の集中型プラットフォームからリアルタイムでアクセスできるようにします
指先ひとつで操作できる強力な予測モデリングワークフローを活用し、創造性を高め、最高のアイデアを形にしましょう
アイデアをクラウドソーシングし、同僚とインタラクティブにデザイン戦略を練り上げましょう――いつでも、どこからでも
ファイルから化合物をインポートしたり、計算モデルを実行したり、3D結果を表示したりするための、直感的で使いやすいツールです。実験データを検索したり、独自の化学式を追加したり、追跡調査が必要な化合物にフラグを立てたりすることができます。
複雑な科学シミュレーションの設定や修正を行うための、洗練された専門的なツールであり、チームメンバー全員が、インポートした素材やスケッチした素材を用いてシミュレーションを実行できるようにします。計算結果は、同じ素材に関する他のデータと自動的に並べて表示されます。
マルチパラメータ最適化(MPO)、多次元プロット、タイル表示、フォーム表示など、包括的で使いやすいデータ分析ツールを活用し、データに対するカスタマイズされた的を絞った洞察を得ることができます。プラットフォームに組み込まれた機械学習技術により、材料設計サイクルが加速されます。
LiveDesign を、さまざまな素材用途やプロジェクト分野に合わせてカスタマイズする

物理ベースの手法とデータ駆動型の手法の両方に基づき、新規電子材料の主要な性能を評価しつつ、高度な分子シミュレーションおよびバルクシミュレーションならびに解析を自動化・効率化し、重要な光電子特性を予測する

量子力学、分子動力学、機械学習を組み合わせ、触媒的および非触媒的反応性の計算設計に向けた、効率的で高度に自動化されたソリューション

機械学習技術を実験データやシミュレーションデータに適用し、ロジック、メモリ、センシング、エネルギー変換などの分野において、化学物質の特性、プロセス条件、および統合方式が、デバイスの最終的な性能にどのように寄与しているかを解明する

ポリマースケッチ機能を組み込み、機械学習や物理ベースのシミュレーションを含む予測モデルを統合して、ポリマーモノマーおよび配合を設計する

高度な情報科学、階層型機械学習、およびマルチスケールの物理ベースシミュレーションを用いて、電解液の配合、電極構造 、およびセルレベルの性能を同時に最適化する
Schrödinger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。