AIを活用した材料探索はもはや実験段階にとどまらず、新たな国家基準となっています。先ごろ開始された「ジェネシス・ミッション」により、米国はAI、高性能コンピューティング、統合された科学データインフラを通じて材料探索を加速させるという国家的な取り組みを表明しています。材料イノベーションの最前線に立つチームにとって、今こそ計算ワークフローを研究開発パイプラインに組み込む絶好の機会です。

多くの研究開発チームは、ソフトウェアツールの複雑さ、習得の難しさ、データサイエンス支援の不足といった理由から、AI/MLの導入に踏み出せずにいます。Schrödingerの「Materials Science Suite」は、最先端のML技術を搭載し、専任の科学サポートチームによる支援も受けられる、統一された使いやすいAI/MLプラットフォームを提供することで、こうした課題の解決を目指しています。

今後のウェビナーにご参加いただき、貴社の研究開発組織が導入の障壁を取り除き、発見サイクルを加速させ、国のAIイニシアチブと連携する方法について学びましょう。本ウェビナーでは、MS Informatics、Formulation ML、Formulation Optimizationを活用することで、高度な物性予測、モデル構築、MLを活用した実験計画法が、専門家でない方でも簡単、迅速、かつ手軽に実施できるようになることを実演します。 また、製剤、消費財、電池、医薬品など、幅広いMSアプリケーションにわたる実験データセットを用いて、これらのツールをいかに簡単に活用できるかをご紹介します。

ぜひご参加いただき、以下のライブデモをご覧ください：

• さまざまな材料用途に応用可能な、二成分液体の高精度な粘度機械学習モデルの学習
• 複雑なシャンプーの配合設計へと適用範囲を拡大し、MLモデルが複雑な多成分系を予測し、次に実施すべき最適な実験の提案を行うことができるようにする

参加対象：

• 研究開発のリーダーたち
• イノベーション・マネージャー
• デジタル化担当マネージャー
• 合成化学者
• 材料科学者
• 製剤開発者
• 計算材料科学者