航空航天

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。

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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。

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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。

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利用人工智能/机器学习加速化学创新：材料应用领域的突破

在本期网络研讨会中，我们将探讨人工智能（AI）和机器学习（ML）如何推动材料创新取得重大进展，并重点介绍一些案例研究，展示机器学习前沿技术在各种应用中的应用。

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利用多尺度、多物理场仿真加速OLED创新

欢迎加入我们，共同探索集成化数字工作流程如何推动新一代高性能OLED的设计。

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高性能材料发现：依托云计算实现的十年突破

本次演讲将展示施罗丁格的集成材料科学平台如何在各种应用领域中实现大规模并行筛选和从头设计。

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施罗丁格推动材料信息学发展，以加速新一代复合材料的研发

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基于物理的建模和机器学习如何推动电池材料的加速开发

在本场网络研讨会中，我们将通过具体案例，演示如何运用自动化解决方案，准确预测阴极材料的热力学稳定性和电压曲线、电极材料中的离子扩散路径及动力学行为、液态电解质的输运特性，并利用薛定谔SEI模拟器模块对固态电解质界面（SEI）层的成核与生长进行建模。

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人工智能/机器学习与基于物理的仿真相结合：复杂材料设计的新时代

在本场网络研讨会中，我们将演示这种综合方法在各类材料科学应用中的应用，涵盖从电池电解液和燃料混合物到热塑性塑料和OLED器件的材料设计与配方开发。 

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利用原子级模拟、机器学习和基于云的协作构思进行显示材料发现

在本场网络研讨会中，我们将探讨基于物理的仿真、机器学习（ML）以及云原生协作与信息学工具的融合，如何彻底改变显示材料的研发创新。

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