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- 2024年10月9日
ウェビナーシリーズ：分子から材料への応用まで
このウェビナーシリーズでは、Schrödinger の材料科学ツールを使用して、分子モデリング技術と、それが材料科学の研究に与える画期的な影響についてご紹介します。
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- 2024年9月11日
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
本ウェビナーでは、革新的な薬物送達法への需要が、研究者らを駆り立て、製剤内の複雑な構造-物性関係を解明する研究へと導いた経緯について解説します。
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- 2024年9月11日
自動化された計算によるスペクトル予測を用いた、低分子医薬品候補の特性評価
このウェビナーでは、Jaguar 分光法を用いて、柔軟な薬物様分子に関する代表的なモデリングシナリオを解説する事例をご紹介します。
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- 2024年8月7日
原子レベルシミュレーション、機械学習、およびクラウドベースの共同アイデア創出を活用したディスプレイ材料の探索
本ウェビナーでは、物理ベースのシミュレーション、機械学習（ML）、そしてクラウドネイティブなコラボレーションおよびインフォマティクスツールの融合が、ディスプレイ材料の研究開発（R&D）におけるイノベーションにどのような変革をもたらすかを探ります。
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- 2024年8月6日
計算触媒学（Computational Catalysis）Schrödinger
このウェビナーでは、特に「触媒反応・反応性」に特化したデジタルシミュレーションツールに焦点を当てます。
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- 2024年6月26日
電極、電解質、および界面：分子シミュレーションと機械学習を活用し、電池材料開発の急速な進展を図る
このウェビナーでは、電極材料を正確に予測するための自動化ソリューションの活用方法をご紹介します。
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- 2024年6月4日
Schrödinger マテリアルサイエンス・セミナー・ジャパン 2024
《無料Webセミナー》材料開発向けシミュレーション・ソフトウェアおよびマテリアルズ・インフォマティクスの活用事例をご紹介します。
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- 2024年5月29日
実験のデジタル化：大規模な原子レベルシミュレーションと機械学習を活用した材料イノベーション
本ウェビナーでは、インシリコ解析、最適化、創薬のためのデジタルケミストリー・プラットフォームを活用した、材料の研究開発における最新のアプローチをご紹介します。
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材料科学
- 2024年5月9日
AIを超えて：次世代の食品設計における物理ベースのシミュレーションの重要性
このウェビナーでは、食品研究において物理ベースのシミュレーションがどのように活用されているか、また、それらを機械学習モデルと組み合わせることでどのような相乗効果が得られるかについて解説します。
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- 2024年4月25日
『PyMOL 3』のご紹介：3D分子可視化と動画作成で、生化学の世界を生き生きと再現しましょう
「PyMOL 3」により、分子の可視化は新たな高みへと到達しました。これにより、科学者、教育者、マーケティング担当者、そして情報発信者は、科学の魅力を生き生きと伝えることができるようになります。
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- 2024年4月10日
化学的分解生成物の自動デジタル予測
本ウェビナーでは、Schrödinger社の機能強化版「Nanoreactor」をご紹介します。本ツールは、Grimme氏らによって開発されたものを基盤とし、結果のエネルギー精緻化の向上や統合ユーザーインターフェースなど、多くの新機能を追加して拡張したものです。
イベント
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- 2026年11月8日～11日
第19回ドイツ化学情報学会議 2026
Schrödinger 当社は、2026年11月8日から11日までドイツのバート・ゾーデンで開催される「第19回ドイツケミインフォマティクス会議」に参加できることを大変嬉しく思っています。
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- 2026年11月9日～11日
BIO-Europe 2026
Schrödinger 当社は、11月9日から11日にかけてドイツのケルンで開催される「BIO-Europe 2026」カンファレンスに参加できることを大変嬉しく思っています。
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- 2026年11月12日
「Schrödinger 」創薬スイートの概要
11月12日にフリブール大学で開催される、計算モデリング用ソフトウェア「Schrödinger 」の活用に関する入門ワークショップに、ぜひご参加ください！
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- 2026年10月6日
物理学とAIの分野における「エージェント型共同研究者」であるブンセンと共に、材料イノベーションを加速させましょう
本ウェビナーでは、実践的な材料開発の事例を通じて、Bunsenが従来のチャットインターフェースの枠を超え、文献・データ解析、量子力学および分子動力学シミュレーション、機械学習、反復的な候補化合物の絞り込み、そして結果を明確で共有可能なレポートにまとめるまでの多段階ワークフローを、いかに計画・実行しているかをご紹介します。
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- 2026年9月23日
ブンゼン：検証済みの科学的ワークフローとエージェント型AIの融合
Schrödinger のCTO、パット・ロートン氏によるBunsenの紹介セッションにご参加ください。パット氏は、Bunsenを活用することで、研究者がコマンドライン操作の煩わしさや手動設定を必要とせずに、多段階のワークフローを設定、実行、トラブルシューティングできる仕組みについて解説します。
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- 2026年7月23日
物理学に基づくAIと予測モデリングによる、持続可能な化学イノベーションの加速
Innovation Research Interchange 主催のウェビナーにぜひご参加ください。世界的な消費者の「クリーンラベル」製品や透明性の高い成分表示への志向という変化を背景に、日用消費財（FMCG）業界が現在、どのような大きな変革の道を歩んでいるのかについて学びましょう。
チュートリアル
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材料科学入門 『Maestro 』チュートリアル
「材料科学入門」Maestro 。基本的な操作方法、モデル作成の基礎、およびグラフィカルユーザーインターフェースの主要な機能について解説しています。
- チュートリアル
無秩序系の構築と分子動力学における多段階ワークフロー
「Disordered System Builder」および「Molecular Dynamics Multistage Workflow」パネルの使用方法を学び、モデルシステムの構築と平衡化を行います。
トレーニング動画
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材料科学
起動、保存、インポート – MSの使い方入門Maestro
「Materials Science (MS) 入門」Maestro 動画シリーズで、プロジェクトの立ち上げ、保存、インポートについて学びましょう。
動画
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グラフィカルユーザーインターフェースの操作 – MSの使い方入門Maestro
「Materials Science (MS) 入門」Maestro ビデオシリーズで、グラフィカルユーザーインターフェースの操作方法を学びましょう。
出版物
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- 2026年6月3日
階層的変分オートエンコーダー、ガウス混合回帰、およびベイズ最適化を用いた、再編成エネルギーが低い有機半導体のデータ駆動型設計
Nakanishi ら. 『Journal of Chemical Information and Modeling』, 2026, 66(12), 7034–7045
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- 2026年5月27日
MPNICE機械学習力場を用いた大規模光電子材料のデジタル探索
Abroshan ら. 『Physical Chemistry Chemical Physics』, 2026, 28(24), 14764–14774
- 出版物
- 2026年4月23日
物理ベースのモデリングと強化学習を用いた電解質溶媒の多目的設計
Afzal ら、『ACS Applied Engineering Materials』、2026年、4(5)、2140–2150
事例紹介
事例研究
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- 2026年9月14日
実験に先立ち、コンピュータを用いてスキンケア製品の安全性と有効性を予測する
世界的に動物実験の禁止が広がる中、実験台での作業だけでは、現代の安全性基準を満たすにはもはや不十分となっている。
事例研究
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- 2025年7月11日
実験と分子シミュレーションを統合したアプローチによる持続可能な食品加工技術の推進
Schrödinger およびUMassの科学者たちは、ゼインを配合した肉代替品の主要な特性と押出成形性能を調査するため、実験的および計算機的な手法を用いた包括的な研究を実施した。
事例研究
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クイックリファレンスシート
「Extrapolations」ブログの最新記事
ブログ
ロレアルがデジタルシミュレーションを活用して、持続可能な製品成分を模索する方法
私たちのほとんどは、最高の見た目と気分を保つために欠かせない化粧品やパーソナルケア製品を、少なくとも1つは挙げることができるでしょう。特定の種類の石鹸であれ、マスカラのブランドであれ、自分にぴったりの口紅の色であれ、自分の髪に最も合うシャンプーであれ、こうした製品は私たちの毎日の習慣において欠かせないものとなっています。
未来の宇宙船に向けた、より優れた材料の発見
仕事上の問題を解決するという点において、レヴィ・ムーア博士の取り組みはまさに「ロケット科学」そのものです。米国空軍研究所の研究化学者として、彼はロケットを宇宙へ打ち上げる作業をより容易かつ安全にする新素材の開発を支援する任務を担っています。
原子レベルで設計された持続可能な食品包装
毎年、世界中で推定3億3000万メートルトンのプラスチックが生産されています。そのプラスチックの大部分は廃棄物となり、何世紀にもわたって埋立地や河川、海洋を埋め尽くし、生態系に悪影響を及ぼし、人々の健康にも悪影響を与えています。