전 세계 모든 Schrödinger 사무소는 휴식과 재충전을 위한 전사적 조치의 일환으로 8월 17일부터 21일까지 일주일간 휴무합니다. 이 기간 동안 문의에 대한 답변이 제한될 수 있으니 양해 부탁드립니다. 과학 및 기술 지원팀 직원들은 긴급 지원 문의에 한해 대응할 예정입니다.

배경

무료 학습 자료

Schrödinger 기술을 연구에 활용하는 방법을 빠르게 알아보세요. 개요부터 심층 분석에 이르기까지, 여기에서 응용 분야, 워크플로 및 분석에 관한 정보를 확인하실 수 있습니다.

필터

튜토리얼

Schrödinger 도구에 익숙해질 수 있도록 예제 파일을 포함한 다양한 워크플로우에 대한 단계별 자율 학습 안내서입니다.

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무질서한 시스템 구축 및 분자동역학 다단계 워크플로우

‘Disordered System Builder’ 및 ‘ 분자동역학 ’의 다단계 워크플로 패널을 사용하여 모델 시스템을 구축하고 평형 상태로 만드는 방법을 배워보세요.

  • 튜토리얼
기하 최적화, 함수식 및 기저 집합 개론

간단한 유기 분자에 대해 기하 최적화를 수행하고, 함수식과 기저 집합에 관한 기초를 학습합니다.

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다음 방법을 이용한 벌크 결정의 전자 구조 계산 Quantum ESPRESSO

Quantum ESPRESSO 인터페이스를 사용하여 벌크 고체에 대한 주기적 밀도 함수 이론(DFT) 계산을 수행하는 데 필요한 기초 지식을 익히십시오. 여기에는 수렴성 검증, 기하 구조 최적화, 밴드 구조, 상태 밀도(DOS), 투영 상태 밀도(PDOS) 등이 포함됩니다.

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머신러닝 재료과학 분야

AutoQSAR를 사용하여 수치적 QSPR 모델을 구축하고 순위를 매긴 다음, 이러한 모델을 적용하여 외부 데이터셋에 대한 예측을 수행하고 해당 예측 결과를 분석합니다.

  • 튜토리얼
소산성 입자 역학(DPD)의 자동 매개변수화

전원 원자(all-atom) 시스템에서 소산 입자 역학(DPD)을 위한 윌슨-윌리엄스-윌리엄스( coarse-grained ) 힘장을 구축하는 방법을 알아보세요. 이 방법은 윌리엄스-윌리엄스-윌리엄스( coarse-grained ) 매개변수를 자동으로 적합시켜 전원 원자 시뮬레이션 결과를 재현하는 방식입니다.

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고분자 물성 예측

고분자 재료의 열물리적 및 기계적 반응 특성을 예측하는 방법을 배웁니다.

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무정형 고분자의 합성, 평형화 및 분석

분자동역학 시뮬레이션을 위해 고분자를 구축하고 비정질 셀을 생성합니다.

  • 튜토리얼
다단계 양자역학 워크플로우 개론

양자역학(QM) 다단계 패널을 활용하여 자동화된 QM 워크플로를 구성하십시오.

  • 튜토리얼
재료 과학을 위한 파이썬 API (1부: 분자 다루기)

재료 과학 분야의 파이썬 API 를 소개하기 위해 몇 가지 대표적인 모듈을 배우고 연습 문제를 풀어보세요.

  • 튜토리얼
NMR 스펙트럼 예측

핵자기공명(NMR) 스펙트럼을 예측하는 방법을 배워보세요.

  • 튜토리얼
분자동역학 활성 제약 성분 ( )에 대한 시뮬레이션API 혼화성

분자동역학 시뮬레이션을 활용하여 활성 제약 성분 의 혼화성 을 예측하는 방법을 알아보세요.

  • 튜토리얼
액체 전해질의 특성: 제1부

재료 과학(MS) Maestro 을 사용하여 액체 전해질 시스템에 대한 다양한 계산을 수행하는 방법을 배워보세요. 이러한 물성에는 밀도( 반경 분포 함수), 점도, 그리고 분극률, 굴절률, 유전율과 같은 유전적 물성이 포함됩니다.

  • 튜토리얼
머신러닝 이온 전도도 측정용

머신러닝 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 이온성 용액에 대한 표현자 를 생성합니다.

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고체 및 표면에서의 반응성에 대한 활성화 에너지

누지드 탄성 밴드(NEB) 방법을 통해 표면 위에서 일어나는 소분자 반응의 전이 상태를 모델링하는 방법을 배웁니다.

  • 튜토리얼
전원자(All-Atom)를 이용한 피부 상의 판테놀 흡착 분자동역학

전원자 분자 시뮬레이션을 이용하여 피부 지질 이중층 표면에서의 판테놀 흡착을 연구한다.

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pKa 매크로를 이용한 예측—pKa

Macro-pKa 워크플로를 사용하여 DFT 기반의 pKa 계산을 수행하는 방법과, 이를 통해 도출된 결과를 분석하는 방법을 알아보세요.

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머신러닝 제형용

머신러닝 모델을 구축하고 적용하여 다성분 혼합물의 농도를 예측하는 방법을 배워보세요.

  • 튜토리얼
전환 상태 찾기: 1부

표준 TS 탐색, 좌표 스캔, AutoTS 등 세 가지 방법을 통해 전형적인 유기금속 반응의 전이 상태(TS)를 찾아냅니다.

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결정 형태

결정 형태 와 Wulff Viewer 패널을 사용하여 결정의 거시적 형태를 예측하는 방법을 배워보세요.

동영상

특정 입문 및 과학 주제에 대한 짧은 동영상 개요와 함께, 새로 출시된 기능에 대한 요약도 포함되어 있습니다.

  • 비디오
실행, 저장 및 가져오기 – MS 시작하기 Maestro

‘재료 과학(MS) 시작하기’ Maestro 동영상 시리즈에서 런칭, 저장 및 가져오기 방법을 배워보세요.

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그래픽 사용자 인터페이스 탐색 – MS 시작하기 Maestro

‘재료과학(MS) 시작하기’ Maestro 동영상 시리즈에서 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 사용하는 방법을 알아보세요.

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응모, 선정 및 선발 – MS 시작하기 Maestro

‘재료과학(MS) 입문’ Maestro 동영상 시리즈에서 ‘제출물’, ‘포함 기준’ 및 ‘선정’에 대해 알아보세요.

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측정 및 수동 조정 – MS 시작하기 Maestro

‘재료과학(MS) 입문’ Maestro 동영상 시리즈를 통해 측정 및 조정 방법을 배워보세요.

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원자 선택 및 렌더링 – MS 시작하기 Maestro

‘재료 과학(MS) 시작하기’ Maestro 동영상 시리즈에서 원자 선택 및 렌더링 방법에 대해 알아보세요.

196개의 결과가 검색되었습니다.
  • 튜토리얼
재료과학 입문 Maestro 튜토리얼

‘재료과학 입문’ Maestro 에 대한 소개로, 기본 탐색 방법, 모델 구축 개요 및 그래픽 사용자 인터페이스의 주요 기능 몇 가지를 다룹니다.

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무질서한 시스템 구축 및 분자동역학 다단계 워크플로우

‘Disordered System Builder’ 및 ‘ 분자동역학 ’의 다단계 워크플로 패널을 사용하여 모델 시스템을 구축하고 평형 상태로 만드는 방법을 배워보세요.

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MS ‘ Maestro ’ 동영상 시리즈 시작하기 비디오 재료 과학
MS ‘ Maestro ’ 동영상 시리즈 시작하기

Materials Science Maestro 의 사용법을 소개하는 무료 동영상 시리즈입니다.

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슈가 빌더를 이용한 글리칸 구축

분지형 당쇄 3D 구조를 만드는 방법을 알아보세요.

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이번 웨비나에서는 유기 광전자 소재의 체계적인 설계, 개발 및 선별을 위한 인실리코 기술의 영향에 대해 소개합니다.

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원자 수준 모델링을 활용한 차세대 배터리 소재의 설계 및 발굴

이번 웨비나에서는 Schrödinger의 첨단 디지털 화학 플랫폼을 활용하여, 향상된 특성을 지닌 차세대 배터리 소재의 설계 및 발굴을 가속화하는 방법을 소개합니다.

추가 리소스

온라인 자격증 과정

실습 중심의 온라인 ‘ 분자모델링 ’ 과정을 통해 여러분의 역량을 한 단계 높여보세요. 이 자기 주도형 과정은 다양한 과학 주제를 다루며, ‘ Schrödinger ’ 소프트웨어 이용 권한과 지원 서비스가 포함되어 있습니다.

슈뢰딩거와 함께하는 교육

웹 기반 플랫폼을 통해 학생들에게 업계 최고의 ‘ 분자모델링 ’ 소프트웨어를 접할 기회를 제공하세요. 교실 수업에 ‘ 분자모델링 ’를 활용하세요.