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.

고분자 재료

더 뛰어난 성능과 지속 가능성을 갖춘 고분자를 더 빠르게 개발하기

고분자 재료

분자 시뮬레이션을 활용하여 미래의 고분자 소재를 개발하다

다양한 산업 분야의 연구개발(R&D) 과학자들은 고성능이고 다기능적이며, 지속 가능성에 대한 사회의 요구를 충족시키는 차세대 고분자 및 복합재 개발에 있어 여러 가지 과제에 직면해 있습니다.

Schrödinger이 회사의 디지털 화학 플랫폼을 통해 과학자들은 분자 및 원자 수준에서 고분자를 시뮬레이션함으로써 제품 성능을 이해하고 예측할 수 있으며, 이를 통해 다양한 고분자 응용 분야에서 발생하는 소재 관련 과제를 해결할 수 있습니다.

배경 패턴

고분자 전문가들이 설계한 직관적인 계산 워크플로우

모든 종류의 폴리머에 사용할 수 있는 간편한 시스템 빌더
분자 시뮬레이션, 머신러닝 및 데이터 분석을 위한 강력한 워크플로우
전담 고객 지원 및 방대한 교육 자료

고분자 개발 및 설계를 주도할 핵심 특성을 예측합니다

새로운 단량체를 설계하고, 고분자 합성 및 분해에 대한 이해를 심화하며, 고분자 배합을 개선합니다.

고분자 및 유체 제형에 대한 이해를 높이기

  • 의료 기기, 소비재 및 막 분야의 응용을 위해 고분자 분자 및 계면과의 결합, 소분자 용출 및 기체 투과를 예측합니다.
  • 윤활제, 화장품 등에서의 용매화 현상을 이해하기 위해 용액 내 고분자의 Rg 값을 계산합니다.
  • 응결 및 phase 의 동작에 미치는 구성 요소 및 조건의 영향을 파악하십시오.

보다 효율적인 전자용 고분자를 개발한다

  • 포장용 고분자와 가공용 용매 및 물 간의 상호작용을 시뮬레이션하여 사용 중 발생하는 안정성 를 예측한다
  • 액체 및 고분자 전해질 내 원자 간 상호작용 및 이온 수송을 시뮬레이션한다
  • 전자적 및 광학적 특성 계산

새로운 바이오폴리머를 만나보세요

  • 바이오 기반 소재로 제조된 고성능 수지의 물성을 시뮬레이션하고 예측하며, 새로운 생체 소재의 발굴 과정을 자동화한다
  • 혼화성, 구조 및 생물유래 고분자 혼합물의 물성을 예측
  • 용액 내 바이오 기반 고분자의 거동을 시뮬레이션한다

고성능 고분자 복합재 파악하기

  • 고분자 복합재의 수분 흡수 모델 및 공동 연속형 형태학적 안정성
  • 새로운 고분자의 유리전이 온도, 열 안정성, 열팽창률을 예측하세요
  • 경화 과정 중 고분자 겔화점을 예측한다

사례 연구 및 웨비나

분자동역학 시뮬레이션은 재활용 가능한 타이어 소재의 개발 및 최적화를 가속화합니다.

재료과학 웨비나

AI와 머신러닝 가 적용된 복합 수지 배합 사례

데모가 포함된 이번 웨비나에서는 머신러닝(ML)을 분자 시뮬레이션과 통합함으로써 차세대 수지 배합을 더 빠르고, 더 체계적인 근거를 바탕으로 개발할 수 있는 방법을 소개합니다.

재료과학 웨비나

AI 및 머신러닝 를 활용한 동작 기록용 복합 수지 조성

데모가 포함된 이번 웨비나에서는 머신러닝(ML)을 분자 시뮬레이션과 통합함으로써 차세대 수지 배합을 더 빠르고, 더 체계적인 근거를 바탕으로 개발할 수 있는 방법을 소개합니다.

재료과학 웨비나

AI와 머신러닝 의 통합을 통한 복합 수지 배합 개발 가속화

Schrödinger 는 Composites World와 공동으로 5월 13일 오전 11시(EDT)에 개최되는 웨비나를 주최하게 되어 기쁘게 생각합니다.

재료과학 웨비나

폴리머 컴퓨트 기반 설계 입문: Materials Science Suite에서 유리 전이 온도 예측하기

폴리머 및 폴리머 배합을 구축하고 Tg 예측 워크플로를 실행하는 과정을 실시간 데모를 통해 배워보세요.

재료과학 웨비나

계산 재료 공학을 통한 제품 개발 가속화

Ansys와 Schrödinger 가 통합 계산 재료 공학(ICME)을 통해 제품 개발을 어떻게 혁신하고, 이를 통해 신소재 발굴과 혁신을 가속화하고 있는지 알아보세요.

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

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.

생명과학 웨비나

비정질 고체 분산체용 고분자 부형제 선정에 대한 계산적 고찰

이번 웨비나에서는 분자 모델이 표준 고분자 부형제를 대상으로 스크리닝을 수행하여 실험실 테스트 단계로 진행할 대상 목록을 선정하는 데 어떻게 도움이 되는지 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.

다양한 산업 분야에서 발생하는 고분자 관련 과제를 해결하다

자동차

내구성이 뛰어나고, 가볍고, 지속 가능하며, 가공성이 우수한 고성능 폴리머를 개발한다.

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특수 폴리머

후속 공정에 사용되는 원자재의 성능과 생산성을 향상시킵니다.

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배터리

최고의 성능을 발휘하는 고분자 전해질 소재를 찾아 배터리 성능을 향상시키세요.

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의약품 제형

효과적인 약물 전달을 위해 약물 전달체 및 제형의 설계를 최적화한다.

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CPG 포장

천연 소재를 활용하여 고성능의 지속 가능한 포장재를 개발해 나갑시다.

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항공우주

고온 용도 및 난연성(flame 안정성)을 위한 고성능 복합재료 및 실란트를 설계합니다.

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추천 코스분자모델링 재료 과학 분야에서의 응용: 고분자 재료 코스

분자모델링 재료 과학 분야에서의 응용: 고분자 재료 코스

온라인 자격증 과정 ‘ 코스 ’: 폴리머 모델링 기술을 한 단계 업그레이드하세요

자동화된 워크플로우와 ‘ 머신러닝 ’ 모델을 활용하여, 업계 최고의 계산 소프트웨어를 적용해 단순 및 복합 고분자 혼합물의 주요 특성을 예측하는 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

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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머신러닝 단백질이 함유된 제제용

단백질을 포함한 제형에 대한 ‘ 머신러닝 ’ 모델을 구축하는 방법을 배워보세요.

재료과학 문서화

머신러닝 힘장

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 Transport

액체의 점도와 원자 및 분자의 확산을 예측하기 위한 효율적인 분자 동역학( 분자동역학 , MD) 시뮬레이션 도구.

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MS 침투제 주입

분자동역학 (MD) 시뮬레이션을 통한 응축계의 수분 부하 및 소분자 가스 흡착 용량 예측.

재료과학 문서화

MS 유전체

유전 특성과 굴절률을 계산하는 자동 워크플로우.

재료과학 문서화

MS CG

장시간 척도에서 대규모 시스템을 대상으로 한 효율적인 컴퓨터 그래픽( coarse-grained , CG) 및 분자 동역학( 분자동역학 , MD) 시뮬레이션.

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.

MS 제형 ML

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

가상 클러스터

클라우드에서 시뮬레이션을 실행하기 위한 안전하고 확장 가능한 환경

MS Maestro

신소재 발굴을 위한 완벽한 모델링 환경

MS 침투제 주입

분자동역학 (MD) 모델링을 이용한 응축계의 수분 부하 및 소분자 가스 흡착 용량 예측

MS Transport

액체의 점도, 전도도 및 원자와 분자의 확산을 예측하기 위한 효율적인 분자 동역학( 분자동역학 , MD) 시뮬레이션 도구

Desmond

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

MS CG

장시간 척도에서 대규모 시스템을 대상으로 한 효율적인 컴퓨터 그래픽( coarse-grained , CG) 및 분자 동역학( 분자동역학 , MD) 시뮬레이션

OPLS4 및 OPLS5 힘장

정밀한 분자 시뮬레이션을 위한 현대적이고 포괄적인 힘장

DeepAutoQSAR

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

간행물

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

재료과학 출판물

첨단 패키징을 위한 재료 특성 시뮬레이션

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계층적 phase 분리를 통한 표면에 나노입자가 통합된 폴리머좀 설계

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구조가 변형된 로다닌 기반 공중합체로 연결된 티오펜 및 티에노[3,2-b]티오펜의 합성, 광학적 및 전기화학적 특성

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안정성 진균 감염 치료를 위한 3D 프린팅 생체모방 고분자 각막 패치를 이용한 암포테리신 B의 효능 증진

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폴리아닐린 기반 분자 각인 고분자를 이용한 페닐알라닌의 전기화학적 검출

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반도체 고분자를 위한 범용 광가교제로서의 불소화 페닐아지드 최적화

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재료 특성 예측의 발전: 점도 예측을 위한 물리 기반 머신러닝 모델의 활용

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동면평면 백본 공학을 통한 인다세노디티오펜 기반 공액 고분자의 이동도 조절

재료과학 출판물

생물계 표면활성제의 물리학 기반 분자모델링

Schrödinger 의 폴리머 솔루션에 대한 상담을 예약하세요

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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

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지원 및 교육

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