Schrödinger の全世界のオフィスは、社員全員が休息を取り、リフレッシュするための全社的な取り組みの一環として、8月17日から21日までの1週間、休業いたします。この期間中は、お問い合わせへの対応が制限される場合がございますので、あらかじめご了承ください。科学・技術サポートチームのメンバーは、緊急のサポート案件への対応のみ行います。

MSMaestro

創薬のための包括的なモデリング環境

材料科学:Maestro

より優れた素材を、より早く見つけよう

MSMaestro は、原子レベルの構造可視化、最先端の物理ベースの計算モデリング、および材料の発見と分析のための機械学習ワークフローを実現する、洗練されたインターフェースです。MSMaestro は、触媒、高分子、電池、消費財、再生可能エネルギー、半導体など、幅広い技術分野における材料や化学システムのメカニズムや特性に関する知見を提供し、材料イノベーションを加速させます。

bg-circle

統合型分子モデリングプラットフォームで、材料探索を飛躍的に促進

統合分子モデリング環境

  • 量子力学(QM)、分子動力学(MD)、分子力学(MM)を活用した自動シミュレーションにより、統合されたワークフローや解析ツールを利用できます。
  • 業界最高水準の分子シミュレーションを実行するための、あらかじめ設定済みでカスタマイズ可能なワークフローを活用しましょう

最先端の機械学習ワークフローへの入り口

  • 化学分野における最先端の機械学習および情報科学ツールを活用しましょう
  • 主要な材料特性を予測するための、あらかじめ構築された機械学習モデルを利用できます
  • 広範な特徴空間と多様な回帰手法を活用し、モデルの構築および検証プロセスを自動化します

直感的で機能豊富な構造 ビルダー

  • 結晶、有機金属錯体、高分子、表面、界面など、あらゆる種類の材料について、現実的な構造モデルやシステムモデルを構築できます。
  • 大規模で複雑なマテリアルモデルを3Dで迅速かつ正確にレンダリングするworkspace

直感的な化学式列挙機能

  • 高度な組み合わせ化学ツールを用いた構造列挙を通じて、化学構造を生成・保存する
  • グラフィカルユーザーインターフェースを用いた大規模な化合物ライブラリの構築と管理

リモートでのジョブ管理とクロスプラットフォーム対応

  • Linux、Windows、Mac、およびクラウド上のローカル/リモートのコンピューティングサーバーにおいて、大規模な計算モデリングおよびシミュレーションタスクを管理する
  • Maestro を、安全な仮想クラウド環境内で各チームが利用できるようにする
LiveDesign と連携し、コラボレーションとモデルのデプロイを実現

LiveDesign と連携し、コラボレーションとモデルのデプロイを実現

  • アイデアをクラウドソーシングし、同僚とインタラクティブにデザイン戦略を練り上げましょう――いつでも、どこからでも
  • データのサイロ化を解消し、単一の集中型プラットフォーム上で、仮想データと実験データのすべてにリアルタイムでアクセスできるようにします

事例紹介とウェビナー

Schrödinger の技術が、現実の研究課題の解決にどのように活用されているかをご覧ください。

材料科学 ウェビナー

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。

材料科学 ウェビナー

インシリコ材料開発:原子レベルシミュレーションを学術的な化学・工学実験室に統合する

本ウェビナーでは、Schrödingerが提供する最先端の物理ベースおよび機械学習を用いた計算技術を解説し、化学、材料科学、工学における計算モデリングの機能について包括的に紹介します。

材料科学 ウェビナー

クイックスタート・ワークショップ:実験研究者向け材料シミュレーション

このウェビナーでは、実験研究者がシミュレーションやモデリングをどのように活用できるか、またその導入方法に関する実践的な知識について学びます。

材料科学 ウェビナー

研究開発のデジタル化に関する化学者の見解

このウェビナーでは、Schrödingerの機械学習技術と物理ベースのモデリングを統合することで、新素材の特性を予測する方法について解説します。

材料科学 ウェビナー

パネルディスカッション:大規模なマテリアルデザイン

材料科学 ウェビナー

計算材料設計の展望:進展と将来展望

本ウェビナーでは、電気触媒、リチウム電池、ミセル形成、および延性炭化ホウ素への応用を視野に入れた、ナノスケール材料のマルチパラダイムシミュレーションに関する新たな戦略をご紹介します。

Schrödinger Suite リリース 2023-4

材料科学製品ガイド

Schrödingerの材料科学製品に関する完全ガイドをご覧ください

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。

材料科学 チュートリアル

クリスタル・構造 の予想:第2部

塩を用いた、構造 による結晶予測ワークフローをさらに多く実行する方法を学びましょう。

材料科学 チュートリアル

タンパク質の特性解析:第2部

分子動力学シミュレーションの実施および解析を通じて、さまざまなpH条件下におけるウシβ-ラクトグロブリンタンパク質の特性解明を行う。

材料科学 チュートリアル

エピタキシャル界面の形成

トポロジカルマッチングによって適合する配向を見出し、スラブモデルを生成することで、結晶性材料間にエピタキシャル界面を形成する。

材料科学 チュートリアル

MPNICEエンベディングを用いた機械学習

MPNICE Embedding を使って、機械学習モデルの構築、分析、および適用方法を学びましょう。

材料科学 チュートリアル

機械学習用力場の微調整

事前学習済みの機械学習力場(MLFF)モデルを微調整して、2次元材料の格子定数を研究する方法を学びます。

材料科学 チュートリアル

タンパク質の特性解析:第1部

タンパク質の特性評価ワークフローを学びましょう:構造 の調製、表面特性の解析、および混合溶媒を用いた分子動力学シミュレーションの実施について解説します。

材料科学 チュートリアル

REINVENTを用いた新規化合物のデ・ノボ設計

REINVENT を使用して生成型機械学習モデルを学習させ、物性制約を満たす新規化合物を設計する方法を学びましょう。

材料科学 チュートリアル

タンパク質を含む製剤のための機械学習

タンパク質を含む製剤向けの機械学習モデルの構築方法を学びましょう。

材料科学 チュートリアル

マイクロキネティック・モデリングによる触媒の選択性

マイクロキネティック・モデリング(MKM)計算を用いて、Pd(111)表面におけるCOおよびH₂の触媒酸化の選択性を分析する方法を学ぶ。

材料科学 チュートリアル

イオン伝導度

イオン伝導度の求め方を学びましょう。

材料科学の研究分野全般にわたる幅広い応用

MSMaestro は、以下の分野における分子レベルの知見の発見や統合ソリューションへのアクセスに向けた、統一された入り口を提供します:

高分子材料
製剤および送達
エネルギーの回収・貯蔵
有機エレクトロニクス
薄膜加工
触媒作用と反応性
金属、合金、セラミックス

お客様のニーズに合わせて構築されたソフトウェアとサービス

ソフトウェアプラットフォーム

物理ベースの分子モデリング、機械学習、チームコラボレーションを基盤とした、包括的で使いやすいプラットフォームを活用し、デジタル材料探索ワークフローを導入しましょう。

研究支援サービス

Schrödingerの専門的な計算科学者の知見を活用し、材料の発見・開発プロセスの重要な段階を支援します。

トレーニングとリソース

オンライン認定コース

実践的なオンライン分子モデリング講座で、スキルをさらに向上させましょう。これらの講座は自分のペースで学習でき、幅広い科学的なトピックを網羅しているほか、Schrödinger ソフトウェアの利用権とサポートも含まれています。

チュートリアル

プロジェクトを成功に導くために、Schrödinger ソフトウェアの技術とベストプラクティスを導入する方法をご確認ください。トレーニングリソース、チュートリアル、クイックスタートガイド、動画などをご利用いただけます。