재료 과학 연구개발(R&D)은 실험과 계산이 서로 어우러져 새로운 발견을 가속화하는 새로운 시대로 접어들고 있습니다. 분자 동역학( 분자동역학 , MD)은 특히 기계 학습( 머신러닝 , ML)과 함께 사용될 때, 과학자들이 구조-성질 관계를 이해하고, 성능을 예측하며, 비용이 많이 드는 시행착오를 줄이는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이제 실험 연구자들은 실험실에 들어가기 전에 계면, 결함, 고분자, 전해질을 시뮬레이션할 수 있게 되었습니다.

Schrödinger 의 ‘ Desmond ’와 같은 최신 MD 엔진은 확장 가능하고 고성능의 시뮬레이션을 가능하게 하여, 원자 수준의 통찰력을 실제 재료 분야의 과제와 연결해 줍니다. 연구자들은 머신러닝(ML)을 물리 기반 MD와 통합함으로써 후보 물질을 더 빠르게 선별하고 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

Schrödinger의 Katie Dahlquist와 함께, ‘ Desmond ’를 활용하여 개발 과정을 개선하는 방법을 알아보세요. 재료 배합 및 예측 워크플로우에 대한 실시간 데모를 통해 배워보실 수 있습니다. 웨비나 진행 중에는 질문을 하실 수 있으며, R&D 전략에 분자 동역학(MD)을 어떻게 도입할지 이해하고 돌아가실 수 있습니다.

웨비나 주요 내용:

• MD 시뮬레이션을 시작하기에 적합하고 직관적인 플랫폼을 만나보세요
• Desmond 가 실험 연구에 어떤 가치를 더하는지 알아보세요
• 디지털 호환성 검사 기능을 직접 확인해 보세요
• 재료 과학을 활용하여 ‘ 분자동역학 ’ 시뮬레이션을 시작해 보세요 Maestro