分子から材料への応用
日時 - 2024年9月11日～10月8日
- 18:00（インド標準時）
場所 - バーチャル
分子モデリングは、材料科学の分野で広く用いられている強力な計算手法であり、分子レベルでの材料の特性や挙動を予測・解明するために活用されています。原子や分子間の相互作用をシミュレーションすることで、研究者はさまざまな材料の構造的、機械的、電子的、熱的特性を解明し、より深い理解を得ることができます。分子モデリングには、分子動力学、量子力学、粗視化シミュレーションなど、さまざまな手法が含まれており、それぞれが材料特性に関する独自の知見を提供し、実験研究の指針となっています。
分子モデリングを材料科学に取り入れることで、医薬品、日用消費財、エレクトロニクス、エネルギー貯蔵、触媒などの分野における先端材料の開発を加速させることができます。
このウェビナーシリーズ「分子から材料応用まで」では、Schrödinger の材料科学ツールを用いて、分子モデリング技術と、それが材料科学の研究に与える変革的な影響について深く掘り下げていきます。
9月11日 | 18:00（インド標準時） 分子モデリング：製薬製剤における現実の課題を解決する鍵
講演者：
スダルサン・パンディヤン（Sudharsan Pandiyan）、Schrödinger主任研究員 II
要旨：
革新的な薬物送達法への需要の高まりにより、研究者たちは製剤内の複雑な構造-物性関係を解明しようと取り組んでいます。量子力学（QM）および分子動力学（MD）シミュレーションは、これらの製剤を分子レベルで理解するための強力なツールです。
製剤科学における主な関心分野には、化学的安定性、反応性、分子の分解、不純物プロファイリング、賦形剤の選定、および多形予測などが含まれます。 製剤開発プロセスに着手する前に、有効成分（API ）を徹底的に理解することが不可欠です。Schrödinger のMaterials Science Suite（MS-Suite）は、スペクトル（IR、ラマン、NMR、UV-Vis、XRD）を予測し、APIのpH条件の変化下における挙動（分解経路や化学反応性を含む）を評価するための包括的な計算ワークフローを提供します。
GPU技術の最近の進歩により、MDシミュレーションが大幅に高速化され、これまで達成できなかった時間スケールでのシミュレーションが可能になりました。この劇的な高速化と予測精度の向上は、医薬品製剤開発におけるMDシミュレーションの利用に革命をもたらすでしょう。MDベースのワークフローは、製剤の物理的安定性、phase 相転移、混和性、溶解性、API の膜透過、形態、添加剤との適合性、カプセル化、およびコーティングの選択といった、製剤設計における重要な課題の解決に役立ちます。
本プレゼンテーションでは、分子レベルの視点からこれらの能力を実証する、いくつかの成功事例を紹介します。
9月18日 | 18:00（インド標準時） 分子モデリングを活用し、高分子材料および消費財分野のイノベーションを変革する
講演者：
スリラム・クリシュナムルティ（SchrödingerシニアサイエンティストI）
要旨：
高分子材料と消費財（CPG）は、産業分野および日常生活の両方において極めて重要な位置を占めており、現代生活の多くの側面に影響を与えています。高分子は、その汎用性と、建設、エレクトロニクス、医療、自動車などの幅広い用途により、さまざまな産業で重要な役割を果たしています。科学的研究とイノベーションが進化し続ける中、高分子材料は開発の最前線に立ち続けています。 私たちの日常生活に大きな影響を与える消費財（CPG）の分野では、より健康的な食品や、より持続可能な包装ソリューションなど、変化し続ける消費者のニーズに応える製品の開発が絶えず進められている。高分子材料と消費財（CPG）は、現代社会における重要性において深く結びついている。
分子モデリングは、これらの材料の設計と最適化において、変革をもたらすツールとして台頭してきた。 分子間相互作用や材料特性に関する深い知見を提供することで、分子モデリングは、革新的かつ効率的で持続可能な材料の開発を加速させます。このアプローチは、材料の挙動に対する理解を深めるだけでなく、現代の消費財の特定のニーズに合わせた先進的なソリューションの革新も促進します。
本ウェビナーでは、これらの科学分野における研究開発（R&D）を加速させるSchrödingerの材料科学ツールを紹介します。主要な課題に取り組むための実践的な事例や、分子モデリングが適用可能な同定 な分野について解説します。
9月25日 | 18:00（インド標準時） 成膜またはエッチングの化学反応を制御するためのプロセスパラメータの効率的な算出
講演者：
サイモン・エリオット（Schrödinger研究リーダー）
要旨：
本講演では、成膜およびエッチングプロセスを理解、制御、改善するためのさまざまな計算手法について紹介する。特に、研究課題や利用可能な時間に応じて適切な手法を選択することに重点を置く。これらの計算手法は、触媒反応やセンシングなど、他の気体-表面プロセスに関する調査にも応用可能である。
固体表面を気体試薬で処理する際、異なる化学プロセスが競合することがあり、その結果は温度や圧力などの条件によって決定される。 例えば、温度が上昇すると、自己制限型堆積（ALD）から連続堆積（CVD）へと移行する場合があります。あるいは、温度によって堆積される材料が決まることもあります。ここで紹介する事例では、75°Cでの実験ではRuO4+H2から酸化ルテニウム膜が堆積されるのに対し、100°C以上ではRu金属が得られます。 Ruは、エレクトロニクス分野における電気めっきのシード層、コンデンサの電極、および不均一系触媒として研究が進められているが、これらすべての用途において、酸化物ではなく金属が必要とされる。我々は、密度汎関数理論（DFT ）に基づく熱力学が、考えられる表面・気体プロセスを区別するための計算効率に優れたアプローチであることを示す。異なる化学反応間の移行が起こる温度と圧力は推定可能であり、その精度はエントロピー、被覆率、および拡散の扱い方に依存する。 本研究では、DFT を用いて、H₂およびRuO₄試薬に対するRu金属、水素化物、水酸化物、および酸化物の安定性条件を検証し、100°Cをわずかに下回る温度での酸化物から金属膜への相転移を説明する。また、各精度レベルがもたらす利点と、それにかかるコスト（研究者の時間および計算時間）とのバランスをどのように取るべきかについて指摘する。
講演の第2部では、Schrödinger の新たな機能である「マイクロキネティック・モデリング」を紹介する。これは、構成要素となる基本反応ステップの連成反応速度式を解くことで、気体-表面化学反応の全体的な反応速度論を解析するものである。これにより、実験的に測定可能であり、流体力学シミュレーションの入力として使用できる付着係数などの巨視的パラメータのシミュレーションが可能となる。まず、DFT を用いて基本反応ステップとその活性化自由エネルギーが計算された計算スキームの概要を説明する。 その結果得られたアルミナALDのマイクロキネティックモデルは、温度および圧力の関数として測定可能な量（例えば成長速度）を導出し、これらは実験結果と照合して検証されている。圧力による変動を考慮することで、高アスペクト比構造内における浸透深度やコンフォーマリティを説明することができる。
したがって、本講演で論じた2つの事例は、原子スケールのDFT を、化学プロセスを制御するための条件やパラメータを正確かつ実現可能な形で予測するための、より高レベルの計算スキームにどのように組み込むことができるかを示している。
10月1日 | 18:00（IST） 物理ベースのモデリングと機械学習が、電池材料の開発をどのように加速させるか
講演者：
ガルヴィット・アガルワル（Garvit Agarwal）、Schrödinger上級研究員 II
要旨：
過去10年間にわたる充電式リチウムイオン電池（LIB）技術の急速な進歩は、輸送や民生用電子機器など、いくつかの主要産業に革命をもたらしました。しかし、急増する需要に対応し、LIBの出力密度、安全性、信頼性、および寿命を向上させるためには、新たな電池化学系が求められています。分子モデリングは、新たな電池化学系の設計サイクルにおいて不可欠な要素となっています。 物理法則に基づいた正確なモデリングにより、広範な化学・材料設計空間の迅速な評価とスクリーニングが可能となり、業界が新技術を市場に投入するまでの時間を短縮するのに役立ちます。
本ウェビナーでは、Schrödingerの電池材料設計向けデジタルケミストリープラットフォームにおける最新の技術革新をご紹介します。特に、正極材料の熱力学的安定性や電圧プロファイル、電極材料におけるイオン拡散経路や反応速度、液体電解質の輸送特性、およびSchrödingerのSEIシミュレータモジュールを用いた固体電解質界面（SEI）層の核生成・成長のモデリングを正確に予測するための自動化ソリューションの応用例に焦点を当てます。 また、液体電解質、無機正極コーティング、固体高分子電解質などの複雑な材料向けに、カスタマイズされた機械学習力場を開発するための自動化された汎用フレームワークも紹介します。これにより、次世代電池向けの新規材料を効率的に設計する道が開かれます。
10月8日 | 18:00（IST） Schrödingerのデジタルケミストリー・プラットフォームを活用した非対称触媒の設計の加速
講演者：
Saientan Bag（Schrödinger上級研究員 I）
抄録：
不斉触媒反応は、21世紀後半の科学主導の技術革命において不可欠な要素となっており、エネルギー需要の削減、持続可能な化学プロセス、そして「不可能」とされていた変換の実現につながっています。 キラル遷移金属錯体に基づく不斉触媒反応は、単一エナンチオマー医薬品、香水、農薬の合成において重要な役割を果たしている。この分野の重要性は、2001年（遷移金属触媒）および2021年（有機触媒）の2度のノーベル賞受賞によって認められている。
不斉触媒は従来、実験的な試行錯誤によって設計されてきましたが、これには資源、時間、労力を要するため、極めて高コストとなります。デジタル手法は、触媒設計を迅速化する機会を提供します。最近まで、計算化学（主に量子化学的研究）は、キラル性の生成メカニズムの合理的な説明を提供することで、間接的に不斉触媒の設計に貢献してきました。 より高度な手法やアルゴリズムの開発、および自動化機能の組み込みにより、計算触媒学は今や、不斉触媒の直接的な設計を可能にしています。
本ウェビナーでは、Schrödingerの先進的なデジタルケミストリー・プラットフォームを活用し、不斉触媒の直接的な設計と発見をいかに加速できるかについてご紹介します。