원자 수준 시뮬레이션, 머신러닝 및 기업 정보학을 활용한 촉매 및 반응성 연구 개발 가속화
시장 수요가 변화함에 따라, 소비재에서 자동차에 이르기까지 다양한 산업 분야의 연구개발(R&D) 과학자들은 차세대 촉매를 개발하고 최적화하는 과정에서 유사한 과제에 직면하고 있습니다. 과학자들은 에너지 소비를 줄이고, 원치 않는 부산물을 제거하며, 반응의 선택성과 반응성을 향상시키는 데 도움이 되는 새로운 촉매가 필요합니다.
솔루션 개요
우리에게는 새로운 소재가 필요하며, 그것도 시급히 필요합니다. 다행히도 과학의 지속적인 발전 덕분에 과거보다 더 빠른 해답을 얻을 수 있을 것으로 기대됩니다. 방대한 양의 시뮬레이션 데이터를 생성할 수 있는 컴퓨터 기반 분자 설계는 지속 가능한 소재 설계를 위한 화학 발견의 새로운 영역으로의 진출을 촉진합니다. 이는 속도와 정확성을 약속할 뿐만 아니라, 연구개발(R&D) 과학자들이 방대한 분자 공간을 샅샅이 살펴 가장 유망한 화학적 조합만을 선별하여 실험적으로 검증할 수 있게 해줍니다.
Schrödinger의 재료 과학 플랫폼은 물리 기반 시뮬레이션, 머신러닝 및 엔터프라이즈 정보학의 힘을 활용하여 다음과 같은 기능을 제공함으로써 효과적이고 선택성이 높은 촉매 및 반응 시스템의 최적화와 발굴을 가능하게 합니다:
- 차별화된 모델 구축 도구
- 상호작용형 시각화 및 분석 도구
- 고효율 밀도 함수 이론(DFT) 엔진
- 사용자 정의가 가능한 자동화 반응 워크플로우
- 협업형 기업 플랫폼 솔루션
애플리케이션 개요
촉매
- 촉매 작용 기전에 대한 지식을 심화한다: 촉매 경로를 시뮬레이션하여 반응성과 선택성을 결정하는 힘을 근본적으로 이해한다
- 촉매의 수명 연장: 촉매 및 생성물의 안정성 와 열화 예측
- 촉매 설계 및 최적화: 새로운 촉매에 대해 알려진 반응 기전을 활용하여 촉매에 대한 고처리량 스크리닝을 자동으로 수행합니다.
- 본질적으로 화학 물질에 구애받지 않는 워크플로우의 이점을 누리세요: 균일 및 비균일 스크리닝 워크플로우 모두에서 모든 반응 기전을 가속화하고 자동화할 수 있습니다.
반응성 시스템
- 반응 메커니즘 및 경로 이해: 반응 열역학, 반응 속도론, 반응 속도 및 반응 장벽 시뮬레이션
- 제품 개발 가속화: 관심 있는 기질 및 촉매 라이브러리를 활용하여 반응의 선택성과 활성을 자동으로 예측합니다.
- 제품 특성 최적화: 상대적 반응 경로 에너지를 이용한 고분자의 타크티시티 계산
- 제품 분포 예측: 전이 상태 자동 파악
- 반응 설계 분야의 혁신 주도: 입체적, 전자적 요인 및 리간드가 반응성에 미치는 영향 연구
팀 협업 및 디지털 데이터 관리
- 팀 협업 강화: 실험 및 예측 모델을 원활하게 공유하기 위해 웹 기반 기업 정보학 도구를 활용하십시오.
- 향상된 의사결정을 통해 연구 역량 강화: 자동화된 반응 워크플로우와 머신러닝 모델을 신속하게 도입하여 대규모 예측을 수행하고, 새로운 설계 접근 방식을 지원합니다.
- 프로젝트 관리 개선: 중앙 집중식 플랫폼에서 새로운 아이디어와 데이터를 수집, 분석 및 검증함으로써 프로젝트 내 의사소통과 집단적 학습을 가속화합니다.
제품
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주요 간행물
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철 촉매를 이용한 텔레켈릭 1,3-연쇄 올리고사이클로부탄의 합성 및 화학적 재활용.
Chirik P. J. 외. 《Nature Chemistry》 2021, 13, 1, 56-162.
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Cr(VI)가 촉매하는 차아염소산 분해 메커니즘 탐구.
Busch M 외. ChemCatChem 2022, e202101850.
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단일 코발트 결합 부위를 가진 고분자 물 산화 촉매에 의한 분자 내 하이드록실 친핵성 공격 경로.
Sun L. 외. 《Nature Catalysis》 2022, 5, 414–429.
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비스(2-메르캅토이미다졸릴)메탄에 킬레이트화된 호베이다–그럽스 유사 복합체에 의해 촉매되는 올레핀 메타테시스: 예측적 DFT 연구.
Martínez J. P. 외. J. Phys. Chem. A 2022, 126, 5, 720–732.
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Mn(II) 촉매를 이용한 하이드로보레이션 반응에서 금속-리간드 협동 작용에 대한 기전 연구: 반가역성 SNS 리간드가 금속 하이드라이드 없이 진행되는 반응 경로를 가능하게 한다.
Baker R. T. 외. ACS Catal. 2021, 11, 15, 9043–9051.
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에폭시-아민 반응성에 대한 밀도 함수 이론(DFT) 계산에서의 컷오프 척도 및 복합체 형성.
Laurikainen P. V. 외. ACS Omega 2021, 6, 44, 29424–29431.
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팔라듐(II)을 이용한 탈카르보닐화 플루오로알킬화: 기초 유기금속 연구에서 촉매 연구까지.
Sanford M. S. 외. J. Am. Chem. Soc. 2021, 143, 44, 18617–18625.
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생체적합성 촉매인 베타인을 이용한 PET 분해 및 재활용을 위한 원팟 화학-생물 공정.
Kim K. H. 외. ACS Catal. 2021, 11, 7, 3996–4008.
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전환 상태의 자동화된 탐색 및 다양한 유형의 유기 반응에 대한 적용.
Friesner R. A. 외. J. Chem.