- 出版物
- 2021年1月1日
分子动力学 (MD) 通过对不同药物在聚(癸内酯)中的溶解度进行实验评估,验证了用于制备聚合物纳米乳液的预测结果
Jasmin Pyrh’nen 等,《Advanced NanoBiomed Research》,2022年
- 出版物
- 2020年11月30日
含氧西奥内拉甾醇:利用量子力学计算解释异常化学行为,并对7′-羟基西奥内拉甾醇进行立体化学重新定名
Shin 等,《Mar. Drugs》,2020 年,第 18 卷第 12 期,第 607 页
- 出版物
- 2020年9月1日
用于高效率热激活延迟荧光器件的刚性吲哚咔唑供体基团
Maeng J.H.;Ahn D.H.;Lee H.;Jung Y.H.;Karthik D.;Lee J.Y.;Kwon J.H.,《染料与颜料》,2020,180,108485
- 出版物
- 2020年8月28日
Cu(I)催化下N-芳香族化合物与炔烃的对映选择性[5+1]环加成反应:基于螯合辅助的1,2-脱芳香加成
De 等,《ACS Catalysis》,2020,10,(19),10905-10913
- 出版物
- 2020年6月14日
通过氧化实现石墨烯量子点可控的一重态-三重态能量分离:从磷光到TADF
Park 等,《Advanced Materials》,2020 年,XXX 卷,XXX-XXX 页
活动
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生命科学
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生命科学
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生命科学
网络研讨会
网络研讨会
材料科学
- 2026年11月17日 – 12月8日
“本生在行动”:Agentic AI 联合科学家深度解析系列——聚焦聚合物、电池与反应性
欢迎参加本系列活动,我们的科学家将通过现场演示,直接向您展示您的团队如何利用Bunsen技术应对具体应用场景,从而加速创新、降低实验测试风险,并比以往任何时候都更快地发掘出高潜力的候选化合物。
网络研讨会
材料科学
- 2026年10月27日
电子封装领域中基于人工智能/机器学习和物理原理的材料创新
在本场网络研讨会中,我们将介绍用于预测聚合物包装材料关键性能的最先进计算工作流程,这是“预测优先”方法的一个关键环节。
网络研讨会
材料科学
- 2026年10月6日
借助 Bunsen——您在物理与人工智能领域的能动型科研伙伴,加速材料创新
在本场网络研讨会中,通过实用的材料开发案例研究,将展示Bunsen如何突破传统聊天界面的局限,规划并执行涵盖文献和数据分析、量子力学(QM) 及分子动力学 (MD) 模拟、机器学习(ML) 、候选化合物迭代优化,以及将结果整合为清晰且可共享报告的多步骤工作流。
教程
- 教程
无序系统构建与分子动力学 (MD) 多阶段工作流
学习如何使用“无序系统构建器”(Disordered System Builder)和“分子动力学 (MD) ”多阶段工作流面板来构建和平衡模型系统。
培训视频
视频
材料科学
视频
材料科学
视频
材料科学
出版物
- 出版物
- 2026年6月3日
基于分层变分自编码器、高斯混合回归和贝叶斯方法的低重组能有机半导体数据驱动设计优化
Nakanishi 等。《化学信息与建模杂志》,2026,66(12),7034–7045
- 出版物
- 2026年5月27日
利用MPNICE机器学习力场对大规模光电子材料进行数字探索
Abroshan 等。《物理化学与化学物理》,2026 年,第 28 卷第 24 期,第 14764–14774 页
案例研究
案例研究
材料科学
案例研究
材料科学
- 2025年7月11日
通过集成式 实验和分子模拟 方法推动可持续食品加工的发展
来自Schrödinger 和马萨诸塞大学(UMass)的科学家们通过实验和计算方法开展了全面研究,以探究以玉米蛋白(zein)为原料配制的肉类替代品的关键特性及其挤出性能。
案例研究
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白皮书
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材料科学
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