더 뛰어난 성능과 지속 가능성을 갖춘 고분자를 더 빠르게 개발하기

‘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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실전 분젠: 고분자 및 제형

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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전자 패키징 분야의 AI/ML 및 물리 기반 소재 혁신

이번 웨비나에서는 “예측 우선(predict-first)” 접근법의 핵심 요소인 고분자 포장 재료의 주요 특성을 예측하기 위한 최첨단 계산 워크플로우를 다룰 예정입니다.

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AI와 머신러닝을 활용한 복합 수지 배합 공정의 실제 적용 사례

데모가 포함된 이번 웨비나에서는 머신러닝(ML)을 분자 시뮬레이션과 통합함으로써 차세대 수지 배합을 더 빠르고, 더 체계적인 근거를 바탕으로 개발할 수 있는 방법을 소개합니다.

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AI와 기계 학습을 활용한 동작 기록용 복합 수지 배합

데모가 포함된 이번 웨비나에서는 머신러닝(ML)을 분자 시뮬레이션과 통합함으로써 차세대 수지 배합을 더 빠르고, 더 체계적인 근거를 바탕으로 개발할 수 있는 방법을 소개합니다.

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AI와 머신러닝을 통합하여 복합 수지 배합 개발 가속화

슈뢰딩거는 Composites World와 공동으로 5월 13일 오전 11시(EDT)에 열리는 웨비나를 주최하게 되어 기쁘게 생각합니다.

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고분자 계산 기반 설계 입문: Materials Science Suite를 활용한 유리전이온도 예측

폴리머 및 폴리머 배합을 구축하고 Tg 예측 워크플로를 실행하는 과정을 실시간 데모를 통해 배워보세요.

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계산 재료 공학을 통한 제품 개발 가속화

Ansys와 Schrödinger가 통합 계산 재료 공학(ICME)을 통해 제품 개발을 어떻게 혁신하고, 이를 통해 신소재 발굴과 혁신을 가속화하고 있는지 알아보세요.

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물리 기반 AI/ML을 활용한 신소재 발굴 가속화

이번 웨비나 시리즈에서는 최첨단 계산 기법이 의약품, 생물학적 제제 및 첨단 소재의 설계와 최적화에 어떻게 혁신을 일으키고 있는지 살펴볼 예정입니다.

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재료과학 응용을 위한 기계 학습 기반 힘장 모델의 발전

이번 웨비나에서는 정확한 전하 표현을 위해 명시적 정전기학을 도입한, 슈뢰딩거의 최첨단 MLFF 아키텍처인 ‘반복적 전하 평형 기능을 갖춘 메시지 전달 네트워크(MPNICE)’를 소개하겠습니다.

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첨단 패키징을 위한 재료 특성 시뮬레이션

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계층적 상분리를 통한 표면에 나노입자가 통합된 폴리머좀 설계

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구조가 변형된 로다닌 기반 공중합체로 연결된 티오펜 및 티에노[3,2-b]티오펜의 합성, 광학적 및 전기화학적 특성

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진균 감염 치료를 위한 3D 프린팅 생체모방 고분자 각막 패치를 이용한 암포테리신 B의 안정성 향상

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기계 학습과 물리 기반 모델을 활용한 차세대 고분자 설계

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폴리아닐린 기반 분자 각인 고분자를 이용한 페닐알라닌의 전기화학적 검출

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반도체 고분자를 위한 범용 광가교제로서의 불소화 페닐아지드 최적화

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재료 특성 예측의 발전: 점도 예측을 위한 물리 기반 기계 학습 모델의 활용

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동면평면 백본 공학을 통한 인다세노디티오펜 기반 공액 고분자의 이동도 조절

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생물계 표면활성제의 물리 기반 분자 모델링

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