作为公司范围内的休整与充电计划的一部分,施罗丁格全球所有办事处将于8月17日至21日当周关闭。在此期间,我们的回复可能会有所延迟。科学和技术支持团队成员仅会处理紧急支持问题。

聚合物材料

更快地开发性能更优、更可持续的聚合物

聚合物材料

利用分子模拟技术开发未来的聚合物材料

各行各业的研发科学家在开发下一代高性能、多功能且符合社会可持续性要求的聚合物和复合材料时,面临着诸多挑战。

施罗丁格的数字化学平台使科学家能够通过在分子和原子尺度上对聚合物进行模拟,从而理解和预测产品性能,以应对各类聚合物应用中的材料挑战。

背景图案

由聚合物专家设计的直观计算工作流

适用于所有聚合物类型的易用型系统构建工具
适用于分子模拟、机器学习和数据分析的强大工作流
专业的客户支持和丰富的培训资源

预测关键性能,推动聚合物开发与设计

设计新的单体,加深对聚合物合成与降解的理解,并改进聚合物配方。

更好地理解聚合物和流体配方

  • 预测与聚合物分子及界面的结合、小分子析出以及气体渗透现象,应用于医疗器械、消费品和膜材料领域
  • 计算溶液中聚合物的Rg值,以了解其在润滑剂、化妆品等中的溶剂化情况
  • 确定组分和条件对凝聚及相行为的影响

提供更高效的电子聚合物

  • 模拟包装聚合物与加工溶剂及水之间的相互作用,以预测其在使用过程中的稳定性
  • 模拟原子相互作用以及离子在液体和聚合物电解质中的传输
  • 计算电子和光学性质

探索新型生物聚合物

  • 对由生物基材料制成的高性能树脂的性能进行模拟和预测,并实现新型生物材料的自动化发现
  • 预测生物基聚合物混合物的互溶性、结构和性能
  • 模拟生物基聚合物在溶液中的行为

识别高性能聚合物复合材料

  • 聚合物复合材料中吸水行为与共连续形态稳定性的建模
  • 预测新型聚合物的玻璃化转变、热稳定性和热膨胀系数
  • 预测固化过程中聚合物凝胶点的形成

案例研究与网络研讨会

分子动力学模拟加速了可回收轮胎材料的开发与优化

材料科学 网络研讨会

“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。

材料科学 网络研讨会

《本生在行动:聚合物与配方》

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。

材料科学 网络研讨会

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。

材料科学 网络研讨会

结合人工智能和机器学习的复合树脂配方应用实例

本次网络研讨会将通过演示,展示如何通过将机器学习与分子模拟相结合,从而更快、更科学地开发下一代树脂配方。

材料科学 网络研讨会

结合人工智能和机器学习进行动态记录的复合树脂配方

本次网络研讨会将通过演示,展示如何通过将机器学习与分子模拟相结合,从而更快、更科学地开发下一代树脂配方。

材料科学 网络研讨会

整合人工智能与机器学习,以加速复合树脂配方开发

Schrödinger 很高兴能与《Composites World》合作举办一场网络研讨会,时间定于美国东部时间 5 月 13 日上午 11:00。

材料科学 网络研讨会

聚合物计算驱动设计入门:在“材料科学套件”中预测玻璃化转变温度

通过现场演示,了解如何构建聚合物和聚合物配方,以及如何运行玻璃化转变温度(Tg)预测工作流。

材料科学 网络研讨会

利用计算材料工程加速产品开发

了解 Ansys 和 Schrödinger 如何通过集成计算材料工程(ICME)来变革产品开发,从而加速材料发现与创新。

材料科学 网络研讨会

利用基于物理的AI/ML加速材料发现

本系列网络研讨会将探讨前沿计算方法如何彻底改变药品、生物制剂和先进材料的设计与优化。

材料科学 网络研讨会

推进适用于材料科学领域的机器学习力场

在本场网络研讨会中,我们将介绍薛定谔(Schrödinger)研发的尖端MLFF架构——名为“具有迭代电荷平衡的消息传递网络”(MPNICE),该架构融合了显式静电理论,以实现精确的电荷表征。

应对各行业面临的聚合物挑战

汽车

开发兼具耐用性、轻量化、可持续性和可加工性的高性能聚合物。

了解更多
特种聚合物

提高原材料的性能和产量,以满足下游应用的需求。

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电池

探索性能最优的聚合物电解质材料,提升电池性能。

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药物制剂

优化药物载体和制剂的设计,以实现有效的药物递送。

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CPG 包装

利用天然材料进行创新,开发高性能、可持续的包装材料。

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航空航天

设计适用于高温应用且具有阻燃性能的高性能复合材料和密封剂。

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精选课程材料科学应用中的分子建模:聚合物材料课程

材料科学应用中的分子建模:聚合物材料课程

在线认证课程:提升您的聚合物建模技能

了解如何运用业界领先的计算软件,借助自动化工作流和机器学习模型,预测简单和复杂聚合物混合物的关键性能。

  • 自主学习内容
  • 亲身体验施罗丁格软件
  • 指导性与自主性案例研究
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文档与教程

了解常见问题的解答,并掌握使用Schrödinger软件的最佳实践。

材料科学 习题指南

基于 MPNICE 嵌入的机器学习

学习如何使用 MPNICE Embedding 构建、分析和应用机器学习模型。

材料科学 习题指南

利用 REINVENT 进行新型化合物的从头设计

学习如何使用 REINVENT 训练生成式机器学习模型,以在满足特定性质约束的前提下设计新化合物。

材料科学 习题指南

基于机器学习的含蛋白质配方开发

学习构建用于包含蛋白质的配方分析的机器学习模型。

材料科学 文献资料

机器学习力场

机器学习力场(MLFFs)为预测任意系统的能量提供了一种新方法。

材料科学 习题指南

机器学习力场

了解如何利用机器学习力场优化方法来构建和模拟各种系统。

材料科学 文献资料

MS Transport

一种用于预测液体粘度以及原子和分子扩散的高效分子动力学(MD)模拟工具。

材料科学 文献资料

MS 渗透剂装载

分子动力学(MD)建模用于预测凝聚体系的水负载能力和小分子气体吸附容量。

材料科学 文献资料

MS 介电

一个用于计算介电特性和折射率的自动工作流。

材料科学 文献资料

MS CG简体中文(大陆)

针对大型系统在长时间尺度上的高效粗粒化(CG)分子动力学(MD)模拟。

材料科学 文献资料

配方 ML

一种机器学习解决方案,用于建立准确的配方与性能之间的关系,并筛选出具有所需性能的新配方。

主要产品

进一步了解可用于推进您研究项目的关键计算技术。

MS 配方 ML

一种自动机器学习解决方案,用于建立准确的配方-性能关系,并筛选出具有所需性能的新配方

虚拟集群

用于在云端运行仿真的安全、可扩展的环境

MS Maestro

适用于材料发现的完整建模环境

MS 渗透剂装载

基于分子动力学(MD)建模预测凝聚体系的含水量和小分子气体吸附容量

MS Transport

一种用于预测液体粘度、电导率以及原子和分子扩散行为的高效分子动力学(MD)模拟工具

德斯蒙德

一款高性能分子动力学(MD)引擎,具备高可扩展性、高吞吐量和科学精度

MS CG简体中文(大陆)

针对大型系统在长时间尺度上的高效粗粒化(CG)分子动力学(MD)模拟

OPLS4 和 OPLS5 力场

一个用于精确分子模拟的现代化、综合性力场

DeepAutoQSAR

用于预测性机器学习模型训练和应用的自动化、可扩展解决方案

出版物

浏览相关应用领域中采用薛定谔技术的经同行评审的出版物列表。

材料科学 出版物

先进封装中的材料性能仿真

材料科学 出版物

通过分级相分离设计表面集成纳米颗粒的聚合物囊

材料科学 出版物

结构修饰的罗丹宁基共聚物与噻吩及噻吩并[3,2-b]噻吩的链接:合成、光学及电化学性质

材料科学 出版物

利用3D打印的仿生聚合物角膜贴片提高两性霉素B的稳定性,用于治疗真菌感染

材料科学 出版物

利用机器学习和基于物理的模型设计新一代聚合物

材料科学 出版物

基于聚苯胺的分子印迹聚合物对苯丙氨酸的电化学检测

材料科学 出版物

氟代苯基叠氮化物的优化及其作为半导体聚合物通用光交联剂的应用

材料科学 出版物

推进材料性能预测:利用基于物理原理的机器学习模型预测粘度

材料科学 出版物

通过共面主链工程调节基于吲哚噻吩的共轭聚合物的迁移率

材料科学 出版物

基于物理的生物表面活性剂分子建模

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软件平台

借助一个基于物理分子建模、机器学习和团队协作的全面且易于使用的平台,部署数字化材料发现工作流。

研究服务

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支持与培训

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