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.

유기 전자

차세대 유기 전자공학의 가능성을 열어보세요

유기 전자

분자 수준에서 유기 전자 소재를 발굴하고 최적화한다

유기 전자 소자는 경량성, 유연성, 저렴한 비용 덕분에 수요가 급증하고 있지만, 차세대 고성능 유기 전자 소자를 구현하는 것은 여전히 어려운 과제이다.

Schrödinger의 디지털 화학 플랫폼을 활용하면, 물리 기반 모델링과 분자 동역학 시뮬레이션( 머신러닝 )을 모두 활용한 첨단 계산 워크플로우에 접근하여, 우수한 전도성과 기계적·열적 특성 안정성 을 갖추고 제조에 적합한 최적의 유기 전자 소재를 발굴할 수 있습니다. 이를 통해 디스플레이와 플렉서블 전자기기의 미래를 실현할 소재를 제공할 수 있는 길을 열게 됩니다.

배경 패턴

유기 전자공학 전문가들이 설계한 직관적인 계산 워크플로우

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

유기 전자 기술 혁신을 위한 도구 모음

기기 효율 최적화

  • 높은 광출력 효율을 달성하기 위해 박막 내 분자 배향과 함께 캐리어 이동도 및 굴절률과 같은 광학적 특성을 계산한다
  • 색상, 스펙트럼, 여기 상태, 계간 교차 등을 포함한 광전자 재료의 주요 특성을 정확하게 예측한다
  • 하이퍼형광 및 발광 소멸을 포함한 전자 전이의 특성을 모델링한다

기기 수명 연장

  • 산화제 노출 등 대기 조건이 기기 수명에 미치는 영향을 더 잘 이해한다
  • 재료의 열적 및 전기화학적 열화를 정확하게 예측한다
  • 엑시톤의 열화 과정을 모델링하고 이에 대한 통찰력을 얻는다

제조 공정 최적화

  • 기계적 반응 및 유리 전이 온도( 유리 전이 온도 , Tg)와 같은 주요 열물리적 특성을 예측합니다.
  • 증착 및 용액 공정을 포함한 층 형성 공정을 시뮬레이션합니다.
  • 용매를 포함한 필름의 형태학적 특성을 모사하고, 가공 과정 중 재료 간 호환성을 분석한다

실생활 속의 기술

파나소닉은 ‘ Schrödinger’의 플랫폼을 활용해 신소재를 더 빠르게 설계하고 있다 블로그
파나소닉은 ‘ Schrödinger’의 플랫폼을 활용해 신소재를 더 빠르게 설계하고 있다

파나소닉이 신소재 개발 속도를 높이기 위해 혁신 접근 방식에 분자 시뮬레이션을 어떻게 접목했는지 알아보세요.

사례 연구 및 웨비나

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

재료과학 웨비나

빠르고, 정확하며, 조정 가능: Schrödinger의 ‘ 머신러닝 ’ 포스 필드를 통한 배터리 소재 혁신의 발전

액체 및 고체 전해질을 포함한 복잡한 시스템의 정확한 모델링을 위한 MLFF의 응용 사례를 소개하는 라이브 데모에 참여해 주세요.

재료과학 웨비나

빠르고, 정확하며, 조정 가능: Schrödinger의 ‘ 머신러닝 ’ 포스 필드(Force Fields) 기록 기술을 통한 배터리 소재 혁신의 발전

액체 및 고체 전해질을 포함한 복잡한 시스템의 정확한 모델링을 위한 MLFF의 응용 사례를 소개하는 라이브 데모에 참여해 주세요.

재료과학 웨비나

물리학 기반 머신러닝을 활용한 계층형 다성분 전자 소자 설계 가속화 일본 녹화

Schrödinger 이 회사는 사용자가 다층 전자 장치의 아키텍처와 작동 조건에 대한 간단하고 직관적인 설명을 바탕으로 해당 장치의 주요 성능 지표를 예측할 수 있도록 하는 머신러닝( 머신러닝 , ML) 프레임워크를 개발했다.

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

재료 과학 응용을 위한 ‘ 머신러닝 ’ 힘장의 발전

이번 웨비나에서는 정확한 전하 표현을 위해 명시적 정전기학을 도입한, ‘ Schrödinger’의 최첨단 MLFF 아키텍처인 ‘반복적 전하 평형화 기능을 갖춘 메시지 전달 네트워크(MPNICE)’를 소개합니다.

재료과학 웨비나

Schrödinger 디지털 플랫폼 솔루션을 활용한 디스플레이 소재·소자 및 배터리 소재 기술의 혁신

최근 계산과학 및 신소재 기술의 발전에 힘입어, 컴퓨터를 활용한 디지털 재료 설계 솔루션을 연구개발에 보다 쉽고 빠르게 적용할 수 있는 기회가 마련되었습니다.

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

다중 규모·다중 물리 시뮬레이션을 통한 OLED 혁신 가속화

저희와 함께 통합 디지털 워크플로가 차세대 고성능 OLED 설계에 어떤 영향을 미치는지 알아보시기 바랍니다.

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

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.

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온라인 인증 과정 ‘ 코스 ’: 유기 전자 소자 모델링 역량을 한 단계 높여보세요

업계 최고의 계산 소프트웨어를 활용하여 주요 광전자적 특성을 예측하는 방법을 배우고, 이를 통해 유기 전자소자용 신소재 발굴을 가속화하십시오.

  • 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.

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머신러닝 힘장의 미세 조정

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

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REINVENT을 활용한 신규 화합물의 데 노보 설계

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

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표면상의 흡착 부위 파악

표면상의 흡착 부위를 찾는 방법을 알아보세요.

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계산 엘립소메트리

유기 광전자 소자 시스템의 굴절률과 소멸 계수를 계산하는 방법을 알아보세요.

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

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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 정보학

재료 과학 분야를 위한 자동화된 머신러닝 도구

재료과학 문서화

MS 유전체

유전 특성과 굴절률을 계산하는 자동 워크플로우.

주요 제품

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

OLED 소자 ML

머신러닝 OLED 소자의 구조와 성능 간의 관계를 조사하여 신속한 선별을 위한 해결책

가상 클러스터

클라우드에서 시뮬레이션을 실행하기 위한 안전하고 확장 가능한 환경

GA 옵토일렉트로닉스

생성형 알고리즘을 기반으로 한 광전자 응용 분야의 신개념 분자 소재를 위한 설계 솔루션

Jaguar

분자 구조 및 성질을 신속하고 정확하게 예측하기 위한 양자역학적 해결책

Desmond

높은 확장성, 처리량 및 과학적 정확도를 제공하는 고성능 분자동역학 (MD) 엔진

MS 모빌리티

유기 반도체 고체 상태 박막의 전하 이동도에 대한 원자 수준 시뮬레이션 및 분석

OPLS4 및 OPLS5 힘장

정밀한 분자 시뮬레이션을 위한 현대적이고 포괄적인 힘장

DeepAutoQSAR

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

LiveDesign

완벽한 디지털 분자 설계 실험실

간행물

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

재료과학 출판물

계층적 변분 자동 인코더, 가우시안 혼합 회귀 및 베이지안 최적화를 활용한 재구성 에너지가 낮은 유기 반도체의 데이터 기반 설계

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인덴카르바졸–트리아진 양극성 호스트 공중합체를 이용한 용액 공정 OLED의 전하 수송 조절

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심청색 OLED의 효율 향상: 머신러닝에 기반한 다중 공명 TADF 분자 설계 탐구

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도판트가 없는 정공 수송 물질을 기반으로 한 페로브스카이트 태양전지의 광전지 특성을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 예측하기 위한 ‘ 머신러닝 ’ 접근법

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전하전달형 유기 분자에서 일어나는 복잡한 스핀 상향 변환 과정에 대한 이해

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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.