网络研讨会
材料科学
- 2020年10月29日
电子行业的材料设计：将材料信息学和云计算环境应用于有机载流子传输材料的设计
在本场网络研讨会中，我们将以异苊烃等有机载流子传输材料的设计为例，介绍我们在电子行业材料设计中引入此类进展的试验结果。
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材料科学
- 2020年10月29日
可回收的远端环化1,3-链式寡环丁烷的建模与表征：密度泛函理论、过渡态理论及分子动力学 (MD) 模拟
在本场网络研讨会中，我们将介绍如何通过针对所提出的反应机理进行的密度泛函理论和过渡态理论计算，来解释该可逆反应中观察到的立体选择性和热中性现象。
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材料科学
- 2020年8月10日
原子尺度技术助力消费包装品 表面活性剂化学研发模拟
在本场网络研讨会中，我们将通过案例研究，介绍如何利用Schrödinger 材料科学套件中的基于物理的化学模拟 ，来预测和阐明表面活性剂在消费品（CPG）市场应用中决定其性能的特性。
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材料科学
- 2020年5月20日
用于设计和发现具有增强反应性及定制化学、位置和立体选择性的化合物的自动化高通量计算机模拟反应筛选 选择性
在本场网络研讨会中，您将了解第一性原理模拟 如何成为预测催化反应中基本步骤的结构、化学机理和反应能的可靠工具。
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材料科学
- 2020年5月14日
通过协同结合量子力学(QM) 和分子动力学 (MD) 模拟，对热固性材料进行高效且精确的建模
在本场网络研讨会中，我们将演示，通过将量子力学（QM）与分子动力学（MD）模拟 进行协同结合，能够生成逼真的热固性聚合物形态，并可靠地预测其性能。
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活动
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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。
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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。
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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
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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
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材料科学
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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。
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Extrapolations 博客的最新见解
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欧莱雅如何利用数字模拟 探索可持续产品成分
我们大多数人都能列举出至少一种对保持最佳状态、展现最佳风采不可或缺的化妆品或个人护理产品。无论是某种特定的香皂、某个品牌的睫毛膏、恰到好处的口红颜色，还是最适合自己发质的洗发水，这些产品都已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
为未来的航天器发掘更优质的材料
在解决工作中的问题时，莱维·摩尔博士所从事的工作确实属于“火箭科学”的范畴。作为美国空军研究实验室的一名研究化学家，他的任务是协助开发新型材料，使火箭发射进入太空变得更加轻松和安全。
