利用しやすく自動化された計算機による触媒発見および反応性の最適化

高性能な均一系触媒の設計や、非触媒的変換の最適化は、多くの場合、試行錯誤の繰り返しに依存しています。一方、専門的な知識を持たない人にとっては、計算ツールを利用できないことがよくあります。

本ウェビナーでは、エンドユーザー向けの物理・AIプラットフォームが、参入障壁を取り除き、専門家と非専門家の双方がこのプロセスを容易に利用できるようにすると同時に、シームレスな拡張性を実現する方法についてご紹介します。量子化学、高速半経験的タイトバインディング法、および機械学習による原子間ポテンシャルを統合することで、このプラットフォームは反応ネットワークの自動探索と、複数の性能指標の同時最適化を可能にします。 実際の触媒反応および非触媒反応の事例を用いて、メカニズムに関する知見を、コーディングを必要とせず、迅速かつ正確に、実用的な設計判断へと変換する方法をご紹介します。

主なポイント：

• 触媒設計のハードルを下げる
  物理学とAIを融合したエンドユーザープラットフォームにより、専門家だけでなく非専門家も、高度なインシリコ触媒設計や反応の最適化を行えるようになる仕組みをご紹介します
• 大規模なマルチレベルモデリング
  単一の拡張可能なフレームワーク内で、量子化学、半経験的タイトバインディング法、および機械学習による原子間ポテンシャル（MLIP）を活用する
• コーディングは不要
  アクセシビリティと生産性を重視して設計された、直感的なGUIベースの環境

対象者：非触媒的および触媒的反応性の最適化、あるいは均一系触媒の設計に関心のある方