分子シミュレーションと機械学習による高分子研究開発の革新推進

ソリューションの概要

化学的反応性、物理的形態、および高分子物理学は、高分子やソフトマテリアルの挙動を左右する要因です。Schrödingerの「マテリアルサイエンス」プラットフォームは、高分子の設計と最適化に向けた独自の機能群を提供しており、その内容は以下の通りです：

• 差別化されたモデルビルダー
• 極めて高効率な、GPUを活用した分子動力学（MD）エンジン
• 熱物理的および機械的応答の自動化ワークフロー
• 化学的に適応性の高い架橋ワークフロー
• 直鎖状、架橋状、エラストマー、デンドリマー、および共重合体を含む新規ポリマーのシミュレーション、最適化、および探索のための解析ツール

Schrödingerが提供する、ポリマー、混合物、複合材料の分子モデリングに特化したソリューションは、コストとリスクを削減し、開発期間を短縮するとともに、幅広い業界におけるイノベーションを促進します。

産業分野と用途

自動車・航空宇宙

• ポリマー配合の物性を最適化：多状態シミュレーションを用いたポリマー複合材料における水輸送、吸水、および形態安定性のモデル化
• 製品および製造上の制約において重要な特性に向けた化学設計を加速する：同定 ハイスループットスクリーニングを用いた、ターゲット の特性を実現するエポキシ・アミン反応の独自の組み合わせ
• 製造プロセスのパイプラインを加速：製造工程におけるポリマーのゲル化を予測する
• より環境に優しく、環境面での持続可能性に優れた製品を設計する：バイオ由来素材を用いた高性能樹脂の特性をシミュレーションおよび予測し、新しいバイオマテリアルの発見を自動化する

CPGのパッケージングと処方

• 環境的に持続可能な包装材の開発：包装材と消費財との界面相互作用を研究し、バリア設計および性能評価のために吸水挙動をシミュレーションする
• ポリマー配合の最適化：ポリマー包装材料における添加剤の拡散を定量化する
• 生産ロスを最小限に抑える：ポリマー生産における逸脱の潜在的な原因と影響を把握する
• 天然素材を活用したイノベーション：分子シミュレーションを通じて、機能性、リサイクル性、バイオ由来の素材を探求する
• 加工コストの削減：製造上の課題が生じる可能性について、新しい配合を評価する

特殊ポリマー

• 原料生産における触媒選定の意思決定を迅速化：エポキシアミン、ウレタン、その他の反応について、触媒反応のメカニズム、選択性、反応性をシミュレーションし、理解を深める
• 高性能ポリマーの設計を最適化：新規ポリマーのガラス転移、熱安定性、熱膨張を予測する
• 高分子反応の革新を推進：硬化動力学と加工特性を予測する

電子パッケージング

• 同定 設計初期段階における熱的・機械的性能の問題：パッケージ用ポリマーの熱膨張係数をシミュレーションする
• 化学的安定性の最適化：包装用ポリマーと加工用溶剤および水との相互作用をシミュレーションし、使用時の安定性を予測する
• 性能向上のための新規モノマーの設計：物理ベースのシミュレーションと機械学習モデルを用いて、Dk、Df、屈折率などの設計要因を予測する

電池

• 分子レベルでのメカニズムの解明：電解質の劣化反応メカニズムを予測し、エネルギーバランスを制御することで、負極（SEI）および正極（CEI）における機能性固体電解質界面層の形成メカニズムを解明する
• 同定 最高性能の電池材料：次世代電池の開発に向けた最適な化学組成を特定するため、同定 において、負極、正極、電解質、および添加剤の材料についてハイスループットスクリーニングを実施する。
• 電解質の設計を最適化：液体および高分子電解質における原子間相互作用とイオンの輸送をシミュレーションする

製剤学

• 薬物担体の設計の最適化：さまざまな高分子担体やバリア層との薬物の溶解性・混和性を評価する
• 薬剤製剤の最適化：溶液中におけるpH依存性の高分子界面活性剤と薬剤との相互作用、および沈殿抑制挙動の可視化と特性評価
• 効果的な薬物送達を実現：非晶質固体分散体からの溶液への薬物放出プロファイルをシミュレーションする

チームコラボレーションとデジタルデータ管理

• コラボレーションの促進：実験モデルや予測モデルをシームレスに共有するために、Webベースのエンタープライズ・インフォマティクスツールを活用する
• 研究の強化：機械学習モデルを迅速に導入し、予測を促進するとともに、斬新な設計手法を支援する
• プロジェクト管理の向上：一元化されたプラットフォーム上で新しいアイデアやデータを収集・分析・検証することで、プロジェクト内のコミュニケーションと集団学習を促進する

製品

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