- 배터리 소재의 산화환원 전위 및 이온 이동도(확산도 및 배위 환경)와 같은 전극, 전해질, 고체 전해질 계면(SEI)의 특성을 탐구한다
- 반도체, 감광성 재료, 페로브스카이트 및 유기 태양전지의 태양전지 재료 특성과 성능 지표를 최적화한다
- 에너지 저장 과정, 촉매 작용 기전 및 열화 경로에 대한 화학 반응 양상을 규명한다
- 저장 재료 내 수소(또는 기타 소분자)의 분자 이동성과 안정성을 예측한다
에너지 포집 및 저장
분자 수준에서 에너지 소재를 발굴하고 최적화하기
더 안전하고, 저렴하며, 효율적인 배터리, 연료전지, 슈퍼커패시터는 자동차, 항공, 에너지 산업 분야에서 사회가 직면한 생태적 과제를 해결하는 데 있어 매우 중요합니다.
슈뢰딩거의 재료과학 플랫폼은 분자 수준에서 재료를 모델링할 수 있는 도구를 제공하며, 컴퓨팅 성능을 활용하여 배터리, 연료전지, 태양광 발전용의 더 친환경적이고, 더 가볍고, 더 안전하며, 에너지 효율이 높고, 비용 효율적인 소재 개발을 주도함으로써 차세대 혁신에 동력을 공급할 준비가 되어 있습니다.
에너지 소재 전문가들이 설계한 직관적인 계산 워크플로우
모든 재질 유형에 적합한 사용하기 쉬운 시스템 빌더
물리 기반 시뮬레이션, 기계 학습 및 데이터 분석을 위한 강력한 워크플로
전담 고객 지원 및 방대한 교육 자료
에너지 소재 혁신을 위한 도구 모음
배터리, 연료전지, 태양광 발전 및 수소 저장 분야의 연구개발(R&D)에 필요한 주요 특성을 예측합니다.
고속 스크리닝과 기계 학습을 통해 신소재 발굴을 가속화하다
- 최적의 성능을 보이는 물질을 선별하기 위해 신소재 후보에 대한 고처리량 스크리닝을 수행한다
- 전해 수소 생산과 같은 에너지 관련 변환을 위한 새로운 촉매를 평가한다
- SEI 형성과 관련된 스크린 전해질의 특성
중앙 집중식 정보 플랫폼을 통해 디지털 자료 설계에 대한 접근을 가능하게 한다
- 실험 데이터와 계산 데이터 간의 격차를 해소한다
- 예측 모델에 실시간으로 접근하여 더 빠르고 우수한 소재 설계를 추진하세요
- 전사적인 협업과 의사결정 능력을 강화하십시오
실제 운영 중인 당사 플랫폼
사례 연구 및 웨비나
슈뢰딩거 기술이 실제 연구 과제를 해결하는 데 어떻게 활용되고 있는지 알아보세요.
추천 강좌
재료과학 응용을 위한 분자 모델링: 배터리 소재 강좌
온라인 인증 과정: 배터리 모델링 역량을 한 단계 높여보세요
업계 최고의 계산 소프트웨어를 활용하여 유기 및 유기금속 화합물의 주요 물성을 예측하고, 전이 상태를 파악하며, 자동화된 워크플로우와 머신러닝 모델을 통해 반응 프로파일을 생성하는 방법을 알아보세요.
- 자기 주도형 학습 콘텐츠
- 슈뢰딩거 소프트웨어를 직접 사용해 볼 수 있는 기회
- 지도형 및 자율형 사례 연구
문서 및 튜토리얼
Schrödinger 소프트웨어 사용과 관련된 자주 묻는 질문에 대한 답변을 확인하고, 모범 사례를 알아보세요.
주요 제품
연구 프로젝트의 진전을 도모하는 데 활용할 수 있는 주요 컴퓨팅 기술에 대해 자세히 알아보세요.
간행물
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