전 세계 모든 Schrödinger 사무소는 휴식과 재충전을 위한 전사적 조치의 일환으로 8월 17일부터 21일까지 일주일간 휴무합니다. 이 기간 동안 문의에 대한 답변이 제한될 수 있으니 양해 부탁드립니다. 과학 및 기술 지원팀 직원들은 긴급 지원 문의에 한해 대응할 예정입니다.

촉매 작용 및 반응성

디지털 화학을 통해 촉매, 반응성 및 분해 분야의 연구 개발을 주도합니다

디지털 화학으로 산업용 화학물질 생산을 혁신하다

원자 수준에서 촉매 설계를 가속화하고 화학 반응을 최적화합니다

시장 수요의 증가와 엄격한 환경 규제로 인해 신소재에 대한 필요성이 시급해지고 있습니다. 이러한 요구를 충족하기 위해 다양한 산업 분야의 과학자들은 에너지 소비를 줄이고, 원치 않는 부산물을 제거하며, 화학 반응의 선택성과 반응성을 향상시키는 데 도움이 되는 새로운 촉매 및 비촉매 공정을 모색하고 있습니다.

Schrödinger이 회사의 첨단 계산 도구는 최첨단 물리 기반 모델링, 기계 학습( 머신러닝 , ML), 그리고 협업형 정보학 플랫폼을 통해 이러한 차세대 촉매 및 비촉매 공정의 발견을 가속화하는 솔루션을 제공합니다.

배경 패턴

촉매 전문가들이 설계한 직관적인 계산 워크플로우

모든 재질 유형에 적합한 사용하기 쉬운 시스템 빌더
물리 기반 시뮬레이션, 머신러닝 및 데이터 분석을 위한 강력한 워크플로
전담 고객 지원 및 방대한 교육 자료

귀사의 혁신을 위해 저희가 어떻게 도울 수 있는지

신규 촉매의 시장 출시 기간 단축

  • 신규 촉매의 물리화학적 특성 예측
  • 동질 및 이질 촉매 작용 기전에 대한 분자 수준의 이해를 얻는다
  • 간접 및 직접 촉매 설계 활성화

비촉매 반응에서 반응성을 최적화한다

  • 화학 반응의 기전을 규명한다
  • 반응물의 선택성과 활성을 자동으로 예측합니다
  • 열분해 생성물을 평가한다

동질 및 이종 촉매 설계

전단지
고성능 이종 촉매의 설계 속도를 높이다

고체 상태 촉매를 이용한 촉매 반응에 대해 원자 수준 시뮬레이션, 머신러닝 및 기업 정보학을 활용한 효율적인 계산적 해결책

전단지
고성능 동질 촉매의 설계 속도를 높인다

양자역학, 분자동역학, 그리고 머신러닝

사례 연구 및 웨비나

Schrödinger 기술이 실제 연구 과제를 해결하는 데 어떻게 활용되고 있는지 알아보세요.

재료과학 웨비나

소분자 의약품 원료의 분해, 반응성 및 촉매 작용을 연구하기 위한 예측 모델링 플랫폼

이번 웨비나에서는 의약품 원료(API)의 열화, 반응성 및 촉매 작용을 연구하기 위한 자동화된 종단간 솔루션의 최근 발전 동향을 소개합니다.

재료과학 웨비나

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재료과학 웨비나

접근성이 뛰어나고 자동화된 계산 기반 촉매 발굴 및 반응성 최적화 기록

이번 웨비나에서는 최종 사용자용 물리-AI 플랫폼이 진입 장벽을 어떻게 해소하여 전문가와 비전문가 모두에게 이 과정을 쉽게 이용할 수 있게 하면서, 동시에 원활한 확장성을 제공하는지 시연해 드리겠습니다.

재료과학 웨비나

접근성이 뛰어나고 자동화된 계산 기반 촉매 발굴 및 반응성 최적화

이번 웨비나에서는 최종 사용자용 물리-AI 플랫폼이 진입 장벽을 어떻게 해소하여 전문가와 비전문가 모두에게 이 과정을 쉽게 이용할 수 있게 하면서, 동시에 원활한 확장성을 제공하는지 시연해 드리겠습니다.

재료과학 웨비나

물리 기반 AI/ML을 활용한 신소재 발굴 가속화

이번 웨비나 시리즈에서는 최첨단 계산 기법이 의약품, 생물학적 제제 및 첨단 소재의 설계와 최적화에 어떻게 혁신을 일으키고 있는지 살펴볼 예정입니다.

재료과학 웨비나

AI/ML을 통한 화학 혁신 가속화: 소재 응용 분야의 획기적인 발전

이번 웨비나에서는 AI/ML이 재료 혁신 분야에서 어떻게 획기적인 발전을 이끌고 있는지 살펴보고, 다양한 응용 분야에서 최첨단 ML 기법을 보여주는 사례 연구를 중점적으로 다룰 예정입니다.

재료과학 웨비나

고성능 소재 발굴: 클라우드를 기반으로 한 10년간의 획기적인 성과

이번 발표에서는 Schrödinger 의 통합 재료 과학 플랫폼이 다양한 응용 분야에 걸쳐 대규모 병렬 스크리닝 및 데 노보 설계 프로젝트를 어떻게 가능하게 하는지 소개할 예정입니다.

재료과학 웨비나

목적 지향적 시뮬레이션: 표면 화학 모델링에서 영향력 극대화

이번 웨비나에서는 표면에 대한 다양한 원자 수준 모델에 대해 알아보고, 각 모델의 이론적 근거, 장점 및 한계에 대한 이해를 넓혀 보시기 바랍니다.

재료과학 웨비나

Schrödinger의 디지털 화학 플랫폼을 활용한 비대칭 촉매 설계 가속화

이번 웨비나에서는 ‘ Schrödinger’의 첨단 디지털 화학 플랫폼을 활용하여 비대칭 촉매의 직접 설계 및 발굴을 가속화하는 방법을 소개합니다.

재료과학 웨비나

물리 기반 모델링과 머신러닝 이 배터리 소재 개발 가속화를 어떻게 가능하게 하는가

이번 웨비나에서는 사례를 중심으로, Schrödinger의 SEI 시뮬레이터 모듈을 활용하여 음극 재료의 열역학적 안정성 및 전압 프로파일, 전극 재료 내 이온 확산 경로 및 동역학, 액체 전해질의 수송 특성을 정확하게 예측하고, 고체 전해질 계면(SEI) 층의 핵형성 및 성장을 모델링하는 자동화 솔루션의 적용 사례를 소개합니다.

계산 촉매학을 통해 산업 전반에 걸친 자원, 에너지 및 환경 문제를 해결한다

석유 및 가스

유전용 화학물질의 수율을 극대화하고 폐기물을 최소화하며, 제조 비용과 탄소 발자국을 줄입니다.

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정밀 화학

새로운 화학 설계 분야의 혁신을 주도하고, 특수 화학물질에 대한 전 세계적인 수요를 충족시킵니다.

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플라스틱

생산성, 재활용성 및 생분해성을 향상시킨 고성능 플라스틱을 공급합니다.

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반도체

표면에서 최적화된 박막 증착 및 식각을 가능하게 합니다.

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소비재 포장

소비재용 혁신적인 원료를 개발합니다.

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의약품

효과적인 의약품 제형을 위한 혁신적인 의약품 원료를 개발하고 생산합니다.

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추천 코스온라인 자격증 과정: 촉매 모델링 스킬을 한 단계 높여보세요

분자모델링 재료 과학 분야 응용: 균질 촉매 반응 및 반응성 코스

온라인 자격증 과정: 촉매 모델링 스킬을 한 단계 높여보세요

업계 최고의 계산 소프트웨어를 활용하여 유기 및 유기금속 화합물의 주요 물성을 예측하고, 전이 상태를 규명하며, 자동화된 워크플로우와 머신러닝 모델을 통해 반응 프로파일을 생성하는 방법을 알아보세요.

  • 자기 주도형 학습 콘텐츠
  • Schrödinger 소프트웨어를 직접 체험해 볼 수 있는 기회
  • 지도형 및 자율형 사례 연구
자세히 알아보기

문서 및 튜토리얼

Schrödinger의 소프트웨어 사용과 관련된 자주 묻는 질문에 대한 답변을 확인하고, 모범 사례를 알아보세요.

재료과학 튜토리얼

머신러닝 MPNICE 임베딩을 사용하여

MPNICE Embedding을 활용하여 머신러닝 모델을 구축, 분석 및 적용하는 방법을 배워보세요.

재료과학 튜토리얼

머신러닝 힘장의 미세 조정

사전 학습된 기계 학습 기반 힘장( 머신러닝 , MLFF) 모델을 미세 조정하여 2차원 물질의 격자 매개변수를 연구하는 방법을 배워보세요.

재료과학 튜토리얼

REINVENT을 활용한 신규 화합물의 데 노보 설계

REINVENT를 사용하여 생성형 ML 모델을 훈련하는 방법을 배우고, 물성 제약 조건을 충족하는 새로운 화합물을 설계해 보세요.

재료과학 튜토리얼

미세동역학 모델링을 통한 촉매 선택성

미세동역학 모델링(MKM) 계산을 활용하여 Pd(111) 표면에서 일어나는 CO 및 H₂의 촉매 산화 반응 선택성을 분석하는 방법을 배웁니다.

재료과학 튜토리얼

표면상의 흡착 부위 파악

표면상의 흡착 부위를 찾는 방법을 알아보세요.

재료과학 문서화

머신러닝 힘장

머신러닝 힘장(MLFF)은 임의의 계의 에너지를 예측하는 새로운 접근법을 제시한다.

재료과학 튜토리얼

머신러닝 힘장

머신러닝 의 힘장 최적화 기법을 활용하여 다양한 시스템을 준비하고 시뮬레이션하는 방법을 알아보세요.

재료과학 문서화

MS 반응성

분자 화학 분야의 설계, 최적화 및 비지도 메커니즘 발견을 위한 자동화된 워크플로우.

재료과학 문서화

MS 마이크로키네틱스

표면 반응 동역학을 분석하는 데 유용한 도구입니다.

재료과학 문서화

처방 ML

정확한 제형-물성 관계를 도출하고, 원하는 물성을 지닌 새로운 제형을 선별하기 위한 ‘ 머신러닝 ’ 솔루션.

주요 제품

연구 프로젝트의 진전을 도모하는 데 활용할 수 있는 주요 컴퓨팅 기술에 대해 자세히 알아보세요.

가상 클러스터

클라우드에서 시뮬레이션을 실행하기 위한 안전하고 확장 가능한 환경

MS 반응성

분자 화학 분야의 설계, 최적화 및 비지도 메커니즘 발견을 위한 자동화된 워크플로우

MacroModel

다용도로 활용 가능하며 다양한 기능을 갖춘 ‘ 분자모델링 ’ 프로그램

Jaguar

분자 구조 및 성질을 신속하고 정확하게 예측하기 위한 양자역학적 해결책

AutoTS

기본 반응의 전이 상태를 찾아내는 자동 워크플로우

MS 정보학

재료 과학 분야를 위한 자동화된 머신러닝 도구

DeepAutoQSAR

예측 분석( 머신러닝 ) 모델의 훈련 및 적용을 위한 자동화되고 확장 가능한 솔루션

LiveDesign

완벽한 디지털 분자 설계 실험실

Quantum ESPRESSO 인터페이스

나노 규모 양자역학 시뮬레이션을 위한 통합 그래픽 사용자 인터페이스

간행물

관련 응용 분야에서 ‘ Schrödinger ’ 기술을 활용한 동료 심사를 거친 논문 목록을 살펴보세요.

재료과학 출판물

분자 촉매의 자동 설계 및 반응성 최적화를 위한 범용 소프트웨어 프레임워크

재료과학 출판물

1,2-사이클로디온의 케토-에놀 타우토머리즘에 대한 밀도 함수 이론 연구: 반응성 및 열역학적 특성에 미치는 치환기 효과 안정성

재료과학 출판물

바이사이클로[1.1.0]부탄의 촉매적 분자간 비대칭 [2π + 2σ] 사이클로첨가 반응: 고치환 바이사이클로[2.1.1]헥산의 에난티오머 농축 합성법

재료과학 출판물

설포닐 할라이드 및 에스테르를 이용한 올레피네이션: 반응 기전 DFT 및 실험적 연구, 그리고 포스포네이트의 반응성과의 비교

재료과학 출판물

유동 조건 하에서의 광산소화 반응: 실험 및 컴퓨터 시뮬레이션 연구

재료과학 출판물

효율적인 염료 제거를 위한 Cu-TiO₂/제올라이트/PMMA 정제: 광촉매 수처리 연구

재료과학 출판물

머신러닝중합 반응을 위한 집게형 촉매의 -기반 설계

재료과학 출판물

양자화학 패키지 ‘ Jaguar ’: 최근 발전 동향 및 독특한 특징에 대한 개관

재료과학 출판물

메틸알루미노산(MAO)의 구조: 전촉매 활성화를 위한 추출 가능한 [Al(CH3)2]+

재료과학 출판물

재활용 가능한 2상 촉매 시스템에서 리그닌 및 자일란 용해의 기전 규명

Schrödinger의 촉매 및 반응성 솔루션에 대한 상담을 예약하세요.

촉매 반응 및 반응성 분야에서 첨단 시뮬레이션과 AI/ML을 어떻게 활용할 수 있는지 알아보시려면 지금 바로 문의해 주십시오.

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조직의 요구 사항을 충족시키는 소프트웨어 및 서비스

소프트웨어 플랫폼

물리 기반 분자모델링, 머신러닝 및 팀 협업을 기반으로 한 포괄적이고 사용자 친화적인 플랫폼을 통해 디지털 물질 탐색 워크플로를 구축하십시오.

연구 지원 서비스

Schrödinger의 전문 계산 과학자들의 역량을 활용하여 귀사의 신소재 발굴 및 개발 과정의 핵심 단계에서 지원을 받으십시오.

지원 및 교육

초보자와 숙련된 사용자 모두를 위해 마련된 전문가 지원, 교육 자료 및 교육 리소스를 이용하세요.