차세대 소재의 설계는 원자 수준에서 시작됩니다.
엄격한 양자역학과 분자 동역학( 분자동역학 )을 예측형 AI와 결합하여 방대한 화학 공간을 탐색하고, 재료 특성을 높은 정확도로 예측하며, 실험적 연구개발(R&D)의 위험을 줄입니다.
다양한 재료과학 연구개발(R&D) 분야를 위한 솔루션
유기 전자
전도성, 기계적 및 열적 특성 안정성 이 우수하고, 제조에 적합한 최적의 유기 전자 소재를 찾아보세요.
- 주요 광전자적 특성을 정확하게 예측
- 첨단 소재의 신속한 설계 및 발굴을 위한 고처리량 스크리닝 수행
- 전문적인 과학적 지원을 바탕으로 한, 사용하기 쉬운 자동화된 워크플로우를 활용하세요
고분자 재료
분자 및 원자 수준에서 고분자 시뮬레이션을 통해 제품 성능을 이해하고 예측합니다.
- 화학적 반응성, 고분자 형태 및 주요 물리화학적 특성을 정확하게 예측합니다.
- 새로운 고분자를 설계하고, 제형을 선별하며, 제조 공정을 최적화한다
- 발견 및 최적화를 위해 사용하기 쉬운 자동화된 워크플로를 활용하세요
소비재 포장
분자 시뮬레이션을 활용하여 소비재 분야의 혁신을 가속화하다
- 소비재의 핵심 성과 지표를 예측한다
- 제품 배합과 직접적으로 관련된 복잡한 분자 시스템을 구축하고 시뮬레이션합니다.
- 전문적인 과학적 지원을 바탕으로 한, 사용하기 쉬운 자동화 솔루션을 활용하세요
촉매 및 반응성
차세대 촉매 및 비촉매 공정의 개발을 가속화합니다.
- 새로운 촉매 및 반응물을 대량으로 발굴하기 위한 자동화된 워크플로우를 실행합니다.
- 반응성, 선택성 및 특이성에 대한 세부 사항을 명확히 설명하라
- 신소재 발굴을 위한 협업형 기업 플랫폼을 활용하십시오
박막 공정
반도체 산업을 위한 원자 수준 공정을 최적화하고 소자 성능을 향상시킨다.
- 표면 반응성을 정확하게 예측하여 증착 또는 식각 공정을 최적화합니다.
- 다음 방법을 통한 전구체 휘발성에 대한 검증된 예측 머신러닝
- 재료 가공용 신소재 화학물질 설계를 위해 효율적인 시뮬레이션 도구를 활용한다
에너지 포집 및 저장
배터리, 연료전지 및 태양광 발전용 소재의 개발을 가속화하여, 더 깨끗하고, 더 가볍고, 더 안전하며, 에너지 효율이 더 높은 소재를 개발한다.
- 배터리, 연료전지, 태양광 발전 및 수소 저장 분야의 연구개발(R&D)에 필요한 주요 특성을 예측합니다.
- 부품 재료 및 계면의 주요 특성을 시뮬레이션하고 분석한다
- 간소화된 워크플로를 통해 방대한 화학 공간을 열거하고 탐구하십시오
제약 제형 및 전달
스마트하고 전략적인 제형 설계를 통해 분자 수준에서 의약품을 최적화하세요
- 약제 제형 및 전달 방식의 특성 분석 및 최적화
- 약물 안정성 및 반응성을 이해하기
- 실온에서 가장 안정적인 다형체를 파악하여 고체 형태 선정 과정의 위험을 줄이세요
금속, 합금 및 세라믹
고효율 다중 스케일 시뮬레이션과 화학정보학 머신러닝 모델을 활용하여 고성능 무기 소재의 설계를 가능하게 합니다.
- 무기 물질의 주요 특성(구조, 형태, 조성)을 정확하게 예측한다
- 재료 분석 역량을 강화하세요
추천 상품
처방 ML
정확한 제형-물성 관계를 도출하고, 원하는 물성을 지닌 새로운 제형을 선별하기 위한 자동화된 ‘ 머신러닝 ’ 솔루션.
다가오는 행사
- 재료 과학
- 웨비나 시리즈
‘Bunsen in Action’: 고분자, 배터리 및 반응성을 주제로 한 Agentic AI 공동 연구원 심층 분석 시리즈
저희 과학자들이 직접 시연을 통해 귀사의 팀이 Bunsen을 활용해 특정 응용 분야에서 혁신을 가속화하고, 실험 테스트의 위험을 줄이며, 그 어느 때보다 빠르게 고성능 후보 물질을 발굴할 수 있는 방법을 소개하는 이번 시리즈에 참여해 주시기 바랍니다.
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날짜 및 시간:
2026년 11월 17일 – 12월 8일
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위치:
가상
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세계에서 가장 혁신적인 기업들은 다음을 활용합니다. Schrödinger
