GAオプトエレクトロニクス
遺伝的アルゴリズムに基づく、光電子応用分野における新規分子材料の設計手法
概要
GA Optoelectronicsは、遺伝的アルゴリズムを用いて、所望の特性を持つ新規分子アナログを進化させ、お客様のシード化合物から構造的に新規な候補化合物を生成します。この進化探索を量子力学（QM）や機械学習（ML）に基づく物性評価と組み合わせることで、広大な設計空間から最も有望な候補を効率的に絞り込みます。これにより、実験開発を加速し、構造-物性関係を解明し、将来の合成ターゲットの選定に役立てることができます。
主な機能
ターゲット 1回の実行で複数の光電子特性を同時に測定でき、それぞれに独自のターゲット と重み付けが設定されています。
厳密なDFT 計算を用いて分子を評価するか、あるいはカスタムモデルや事前学習済みMLモデルを組み込んで、DFT では処理が遅かったり精度が低かったりする特性（例えば、溶解度やPLQYなど）を最適化します。
高度なクロスオーバー（結合ベースの組換え）や突然変異（元素置換、等電子置換、およびフラグメントライブラリ の入れ替え）を用いて構造の新規性を促進しつつ、原子数や分子量などの物理的制約を厳格に遵守する
インタラクティブビューアと事前生成された出力ファイルを使用して、個体群が設計値ターゲット に向かって収束していく様子をリアルタイムで監視してください。
ドキュメントとチュートリアル
Schrödingerのソフトウェアに関するよくある質問への回答や、その活用におけるベストプラクティスをご確認ください。
出版物
関連する応用分野において、Schrödinger 技術を採用した査読付き論文の一覧をご覧ください。