전 세계 모든 슈뢰딩거 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.

소비재

분자 시뮬레이션을 활용하여 소비재 분야의 혁신을 가속화하다

소비재 포장

개요

분자 모델링 및 시뮬레이션은 제품 성능에 영향을 미치는 원자 수준의 특성에 대한 통찰력을 제공함으로써, 연구개발(R&D) 및 제품 개발을 가속화하고, 나노 규모에서의 거동을 과학적으로 규명하며, 제조 공정을 최적화하고, 비용을 절감할 수 있는 새로운 기회를 제공합니다.

슈뢰딩거의 디지털 화학 플랫폼을 활용하면, 소비재의 핵심 성과 지표를 예측하기 위해 광범위하게 검증된 도구를 활용할 수 있습니다. 제품 포뮬러와 직접적으로 연관된 복잡한 분자 시스템을 구축하고 시뮬레이션함으로써, 소비재 시장의 급변하는 트렌드에 대응하여 정보에 기반한 의사결정을 내리고, 판도를 바꿀 만한 원료와 제품을 개발할 수 있습니다.

다양한 소비재 제품에 대한 설계, 개발 및 최적화

소비재

분자 수준의 통찰력을 바탕으로 소비자의 요구를 충족시키세요

다음에 대한 물리화학적, 형태학적, 광학적, 계면 및 관능적 특성을 예측합니다:

  • 원료 선정
  • 제품 제형 개발, 모든 핵심 성분을 포함한 복합 제형의 모델링 
  • 벤치 스케일부터 파일럿 플랜트, 공장에 이르는 다양한 규모에서의 공정 조건 최적화
  • 제품-포장 상호작용 연구를 통한 제품 안정성
  • 실제 사용 상황을 모델링하여 제품 성능 분석
식음료

더 건강하고 맛있는 식품을 합리적으로 설계할 수 있도록 한다

차세대 지속 가능한 식품을 설계할 수 있는 여러분의 역량은 분자 수준에서 시작됩니다.

  • 분해, 호환성 및 상 거동을 예측하여 성분 간의 상호작용과 제품의 안정성이 유통 기한에 미치는 영향을 파악합니다.
  • 상 거동, 압력 및 온도를 고려하여 식음료 가공 조건을 최적화한다
  • 단백질이 식재료와 어떻게 상호작용하는지, 그리고 단백질의 구조가 풀리는 것이 식품의 식감에 어떤 영향을 미치는지 연구한다
  • 냄새와 맛의 분자적 활성화 기전을 이해하기
  • 마이크로 및 나노 에멀젼의 거동을 연구한다
화장품 및 개인 위생 용품

디지털 화학으로 화장품 및 퍼스널 케어 제품 개발에 혁신을 일으키다

나노 규모에서 제품 성능에 대한 가상 테스트를 활용하여 제품 제형 설계를 가속화합니다.

  • 실험을 진행하기 전에 화장품, 향수 및 퍼스널 케어 제품의 제형 설계 공간을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 탐색합니다.
  • 원료의 화학적 및 광학적 안정성을 예측하고, 그 분해 과정을 규명한다
  • 형태를 포함한 다양한 규모에서 복잡한 에멀젼의 거동과 안정성을 이해한다
  • 생물학적 인터페이스 모델을 활용하여 제품 테스트를 모사함으로써 다양한 특성(물리적 특성부터 관능적 특성까지)에 대한 통찰력을 얻는다.
  • 물리 기반 시뮬레이션을 활용하여 바이오 기반 드롭인 대체 원료의 위험 요소를 제거함으로써 호환성과 제품 성능을 보장합니다.
세정 제품

분자 수준에서 지속 가능하고 효율적인 세정제를 설계한다

디지털 화학으로 세정제 개발에 혁신을 일으키다

  • 실험(즉, 항균 활성 물질을 이용한 미생물 막의 전기천공)을 모방한 항균 작용 기전에 대한 분자적 통찰력을 얻는다
  • 차세대 지속 가능한 활성 성분 설계
  • 직물이나 단단한 표면 등 다양한 표면에서의 성능을 예측합니다.
  • 안전성(예: 독성)을 평가하기 위한 기계 학습 모델을 개발한다
포장 자재

지속 가능한 포장재 개발을 가속화한다

강력한 디지털 시뮬레이션을 활용하여 새로운 포장 소재의 개발을 가속화합니다

  • 포장과 제품 성분 및 제형 간의 화학적 호환성을 이해한다
  • 새로운 친환경 포장재의 주요 특성(기계적 특성, 운송 특성, 습기 민감도)을 가상 환경에서 테스트합니다.
  • 포장재에 대한 생명주기 평가(LCA) 분석을 수행한다
  • 제품과 포장 간의 상호작용 및 이것이 유통기한에 미치는 영향에 대한 새로운 통찰력을 얻으세요

사례 연구 및 웨비나

슈뢰딩거 기술이 실제 연구 과제를 해결하는 데 어떻게 활용되고 있는지 알아보세요.

재료과학 웨비나

물리학을 기반으로 한 AI와 예측 모델링을 통해 지속 가능한 화학 혁신 가속화

Innovation Research Interchange와 함께하는 웨비나에 참여하셔서, 전 세계 소비자들이 ‘클린 라벨’ 제품과 투명성이 높은 성분 표기를 선호하는 추세에 힘입어 현재 FMCG(일용소비재) 부문이 어떻게 중대한 전환기를 헤쳐 나가고 있는지 알아보시기 바랍니다.

재료과학 웨비나

제품 개발 가속화: AI/ML 기반 제형 개발로의 산업적 전환

이번 토론에서는 제형 설계 분야에서 모델링과 기계 학습의 역할이 보조 도구에서 혁신의 원동력으로 빠르게 진화하는 과정을 살펴봅니다.

재료과학 웨비나

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.

재료과학 웨비나

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.

재료과학 사례 연구

통합 실험 및 분자 시뮬레이션 접근법을 통한 지속 가능한 식품 가공 기술 발전

슈뢰딩거와 매사추세츠 대학교(UMass)의 과학자들은 제인을 주성분으로 한 육류 대체 식품의 주요 특성과 압출 성형 성능을 규명하기 위해 실험 및 전산 시뮬레이션을 통한 포괄적인 연구를 수행했다.

재료과학 웨비나

AI/ML을 통한 화학 혁신 가속화: 소재 응용 분야의 획기적인 발전

이번 웨비나에서는 AI/ML이 재료 혁신 분야에서 어떻게 획기적인 발전을 이끌고 있는지 살펴보고, 다양한 응용 분야에서 최첨단 ML 기법을 보여주는 사례 연구를 중점적으로 다룰 예정입니다.

재료과학 웨비나

AI/ML 기반 제형 설계: 혁신 가속화

슈뢰딩거는 5월 29일 C&EN과 함께 웨비나를 개최하게 되어 기쁘게 생각합니다.

재료과학 사례 연구

식품의 미래: 제품 개발을 재편하는 분자 시뮬레이션과 AI/ML

재료과학 웨비나

고성능 소재 발굴: 클라우드를 기반으로 한 10년간의 획기적인 성과

이번 강연에서는 슈뢰딩거의 통합 소재 과학 플랫폼이 다양한 응용 분야에 걸쳐 대규모 병렬 스크리닝 및 데 노보 설계 프로젝트를 어떻게 가능하게 하는지 소개할 예정입니다.

재료과학 웨비나

디지털 화학 기법을 활용한 개인 위생 및 화장품 제형의 가상 시험

2025년 2월 19일 | 사례 연구를 통해 계산화학이 제품 개발, 용기 설계, 제품 사용 시 분석에 어떻게 도움이 되는지 보여드립니다.

추천 강좌재료 과학 응용을 위한 분자 모델링

재료과학 응용을 위한 분자 모델링: 소비재 과정

온라인 자격증 과정: 소비재 제품 모델링 역량을 한 단계 높여보세요

자동화된 워크플로우와 머신러닝 모델을 활용하여, 소비자용 제품의 단순 및 복합 소재 조성이 지닌 주요 특성을 예측하기 위해 업계 최고의 슈뢰딩거(Schrödinger) 소프트웨어를 적용하는 방법을 알아보세요.

  • 자기 주도형 학습 콘텐츠
  • 슈뢰딩거 소프트웨어를 직접 사용해 볼 수 있는 기회
  • 지도형 및 자율형 사례 연구
자세히 알아보기

문서 및 튜토리얼

Schrödinger 소프트웨어 사용과 관련된 자주 묻는 질문에 대한 답변을 확인하고, 모범 사례를 알아보세요.

재료과학 튜토리얼

단백질 특성 분석: 2부

분자 동역학 시뮬레이션을 수행하고 분석하여 다양한 pH 수준에서 소 β-락토글로불린 단백질의 특성을 규명한다.

재료과학 튜토리얼

MPNICE 임베딩을 활용한 머신 러닝

MPNICE Embedding을 활용하여 머신러닝 모델을 구축, 분석 및 적용하는 방법을 배워보세요.

재료과학 튜토리얼

기계 학습 힘장의 미세 조정

사전 훈련된 기계 학습 힘장(MLFF) 모델을 미세 조정하여 2차원 물질의 격자 매개변수를 연구하는 방법을 배워보세요.

재료과학 튜토리얼

단백질 특성 분석: 제1부

단백질 특성 분석 워크플로우를 배워보세요: 구조 준비, 표면 특성 분석, 혼합 용매 분자 동역학 시뮬레이션 수행.

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REINVENT을 활용한 신규 화합물의 데 노보 설계

REINVENT를 사용하여 생성형 ML 모델을 훈련하는 방법을 배우고, 물성 제약 조건을 충족하는 새로운 화합물을 설계해 보세요.

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단백질이 포함된 제형에 대한 기계 학습

단백질을 포함한 제형에 적용할 수 있는 머신러닝 모델을 구축하는 방법을 배워보세요.

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구조 데이터가 누락된 제형에서 점도와 비용 최적화

구조적 데이터가 누락된 샴푸 제형의 원가와 점도를 예측하는 머신러닝(ML) 모델을 구축하는 방법을 배워보세요.

재료과학 튜토리얼

복잡한 지질 이중층 구축 및 분석과 막 단백질의 삽입

복잡한 지질 이중층을 구축하고 분석하는 방법과 단백질을 삽입하는 방법을 배워보세요.

재료과학 문서화

복합 이중층 빌더 패널

막 단백질이 내장되어 있거나 없는 단일 또는 다중 성분 지질 막을 구축합니다.

재료과학 문서화

막 분석 패널

궤적의 선택된 프레임에 걸쳐 지질 막의 구조적 특성을 계산합니다.

주요 제품

연구 프로젝트의 진전을 도모하는 데 활용할 수 있는 주요 컴퓨팅 기술에 대해 자세히 알아보세요.

MS 제형 ML

정확한 제형-성질 관계를 도출하고, 원하는 성질을 지닌 새로운 제형을 선별하기 위한 자동화된 머신러닝 솔루션

가상 클러스터

클라우드에서 시뮬레이션을 실행하기 위한 안전하고 확장 가능한 환경

Jaguar

분자 구조 및 성질을 신속하고 정확하게 예측하기 위한 양자역학적 해결책

MS 침투제 주입

응축계의 수분 함량 및 소분자 가스 흡착 능력을 예측하기 위한 분자 동역학(MD) 모델링

Desmond

높은 확장성, 처리량 및 과학적 정확도를 제공하는 고성능 분자 동역학(MD) 엔진

MS CG

장시간 척도에서 대규모 시스템에 대한 효율적인 거칠게 분할된(CG) 분자 동역학(MD) 시뮬레이션

OPLS4 및 OPLS5 힘장

정밀한 분자 시뮬레이션을 위한 현대적이고 포괄적인 힘장

DeepAutoQSAR

예측 기계 학습 모델의 훈련 및 적용을 위한 자동화되고 확장 가능한 솔루션

MS Transport

원자와 분자의 액체 점도, 전도도 및 확산을 예측하기 위한 효율적인 분자 동역학(MD) 시뮬레이션 도구

간행물

관련 응용 분야에서 슈뢰딩거 기술을 활용한 동료 심사를 거친 논문 목록을 살펴보세요.

재료과학 출판물

양자역학과 기계학습을 활용한 항산화 성분 선별

재료과학 출판물

분자 동역학을 이용한 아르트로스피라 플라텐시스(Arthrospira platensis) 유래 청색 천연 착색제 알로피코시아닌의 광흡수 메커니즘 규명

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버섯 Amaropostia stiptica에서 맛을 기준으로 쓴맛 화합물을 분리해낸 결과, 인간의 쓴맛 수용체 중 일부가 활성화되었다.

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계산적 접근법을 통해 식품 착색제인 비올라세인이 식품 매개 곰팡이인 아스페르길루스 푸미가투스(Aspergillus fumigatus)를 억제하는 메커니즘에 대한 분자적 통찰력 확보

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안토시아닌을 이용한 3D 프린팅 즉석 섭취용 전분 젤의 색상 및 소화 저항성 개선

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제인의 구조 형성 특성에 대한 분자적 고찰 및 호르데인과의 유변학적 비교

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스테비올 레바우디오사이드가 인간 단맛 수용체(T1R2/T1R3) 복합체의 네 가지 서로 다른 부위에 결합함으로써, 혼란스러운 실험 결과를 설명해 준다

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감관 평가, 전자 혀, 분자 도킹 및 분자 동역학 시뮬레이션을 이용한 자몽 과일 향기 화합물이 자당 용액에 미치는 감미 작용 기전의 규명

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수성 아밀로스의 복합체 형성 메커니즘: 3-펜타데실페놀을 이용한 분자 동역학 연구

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포장재 내 플라스틱 오염 물질의 이동 및 모형 식품 시스템으로의 잠재적 용출에 대한 나노 규모 분석

슈뢰딩거 CPG 솔루션에 대한 상담 예약하기

오늘 바로 저희에게 연락하셔서, 급변하는 오늘날의 소비재 시장에서 한 발 앞서 나가기 위해 분자 모델링과 AI/ML을 어떻게 활용할 수 있는지 상담해 보시기 바랍니다.

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조직의 요구 사항을 충족시키는 소프트웨어 및 서비스

소프트웨어 플랫폼

물리 기반 분자 모델링, 기계 학습 및 팀 협업을 기반으로 한 포괄적이고 사용자 친화적인 플랫폼을 통해 디지털 물질 탐색 워크플로를 구축하십시오.

연구 지원 서비스

슈뢰딩거의 전문 계산 과학자들의 역량을 활용하여 귀사의 신소재 발굴 및 개발 과정의 핵심 단계에서 지원을 받으십시오.

지원 및 교육

초보자와 숙련된 사용자 모두를 위해 마련된 전문가 지원, 교육 자료 및 교육 리소스를 이용하세요.