登壇者：

サイエントン・バッグ、上級研究員I、Schrödinger

要旨：

人工知能（AI）と機械学習（ML）は、材料科学のあり方を一新し、これまでにないスピードと精度で新素材の発見を加速させ、配合の最適化を進めています。ポリマーから触媒に至るまで、これらのツールは、かつては実現不可能と考えられていた設計の可能性を切り拓いています。 しかし、物理学や化学の基礎なしに、AI/MLは成功できるのでしょうか？ 純粋にデータ駆動型のアプローチを優先するために、数十年にわたる科学的知見を軽視してよいのでしょうか？Schrödinger では、物理学に基づくシミュレーションと、化学的に意味のある表現に基づいて構築されたMLを組み合わせています。この相乗効果により、精度が向上し、実験コストが削減され、データが限られている状況でも洞察が得られます。このウェビナーでは、SchrödingerのAI/MLアプローチが、実際の事例を通じて材料の研究開発をどのように変革しているかを探ります。 当社のイノベーションは2つのレベルで機能します。第一に、ハイスループットかつ高精度なモデリングを実現する機械学習力場（MLFF）の開発を通じて、原子レベルシミュレーションにおける精度と効率のトレードオフを改善すること。第二に、AI/ML技術を直接適用し、消費財、電池電解質、高分子、触媒などの用途における材料特性を予測・最適化することです。