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。

特种化学品

特种化学品

借助数字化学,加速高性能化学品的优化与发现

借助施罗丁格的数字化学平台,您将拥有开发性能卓越、更可靠且更具成本效益的特种化学品的工具。利用分子模拟和机器学习技术,对用于塑料和橡胶、工业涂料和油漆、粘合剂及个人护理产品的新型单体和添加剂,以及用于生产此类化学品的催化剂进行计算机辅助设计。

用于设计和开发下一代特种化学品的高效数字解决方案

提高特种化学品的质量和可扩展性

通过数字化手段探索反应机理,以优化特种化学品的催化剂设计和催化合成。

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探索适用于下游产品的最佳性能化学品

利用替代来源设计新型化学物质,并通过模拟下游产品的性能来发掘新的应用领域。通过虚拟筛选剔除不理想候选物,从而加快新产品开发进程。

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发展替代性绿色化学

对源自生物来源或具有良好生命周期特性的替代分子进行虚拟模拟和筛选,并预测其对最终产品性能的影响。

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促进供应链各环节之间的沟通

通过产品性能的数字仿真,更深入地了解客户需求和制造要求。诊断客户遇到的问题,并向客户提供更优质的反馈和改进建议。

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加快前体化学品的发现

探索多种金属-配体组合以构建新型有机金属配合物,并评估其作为薄膜沉积或刻蚀前驱体化学品的潜力,从而快速筛选出最适合在实验室进行合成和测试的候选化合物。

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案例研究与网络研讨会

了解施罗丁格技术如何被用于解决现实世界中的研究难题。

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。

材料科学 网络研讨会

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。

材料科学 网络研讨会

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。

材料科学 网络研讨会

利用薛定谔数字化学平台加速不对称催化剂的设计

在本场网络研讨会中,我们将演示如何利用施罗丁格(Schrödinger)先进的数字化学平台,加速不对称催化剂的直接设计与发现。

材料科学 网络研讨会

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。 

材料科学 网络研讨会

利用分子建模推动高分子材料和消费品领域的创新变革

在本期网络研讨会中,我们将重点介绍施罗丁格(Schrödinger)的材料科学工具,这些工具能够加速这些科学领域的研发工作。

材料科学 白皮书

用于配方设计的高级机器学习与分子模拟

材料科学 网络研讨会

施罗丁格公司的计算催化研究

在本期网络研讨会中,我们将重点介绍专门用于催化与反应性的数字仿真工具。

材料科学 网络研讨会

将实验数字化:利用原子级模拟和大规模机器学习实现材料创新

在本场网络研讨会中,我们将介绍一种利用数字化学平台进行计算机模拟分析、优化和发现的现代材料研发方法。

材料科学 网络研讨会

化学降解产物的自动化数字预测

在本场网络研讨会中,我们将介绍施罗丁格公司增强版的纳米反应器,该工具在格里姆及其同事开发的基础之上进行了扩展,新增了多项功能,包括对结果能量的改进精修以及集成式用户界面。

在线认证课程

通过我们这些可自主安排学习进度、注重实践的在线认证课程,提升您在配方建模方面的技能。

消费品课程
消费品
了解如何利用薛定谔软件,借助自动化工作流和机器学习模型,预测简单和复杂材料配方的关键性质。
在线认证课程:提升您的催化建模技能
均相催化与反应性
了解如何运用业界领先的计算软件,通过自动化工作流和机器学习模型,预测有机及有机金属化合物的关键性质、确定过渡态,并生成反应轨迹。

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立即联系我们,了解如何利用先进的仿真和人工智能/机器学习技术来推动特种化学品的发展。

上面没有您感兴趣的领域?请联系我们,我们将竭诚为您提供帮助。

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满足您组织需求的软件和服务

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

借助施罗丁格(Schrödinger)专业的计算科学家团队,在您的材料发现与开发流程的关键阶段提供支持。

支持与培训

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