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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.

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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.

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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.

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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.

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다중 규모·다중 물리 시뮬레이션을 통한 OLED 혁신 가속화

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

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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.

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Schrödinger 차세대 복합재료의 신속한 개발을 위한 재료 정보학 발전

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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.

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AI/ML과 물리 기반 시뮬레이션의 만남: 복합 재료 설계의 새로운 시대

이번 웨비나에서는 배터리 전해액과 연료 혼합물부터 열가소성 수지 및 OLED 소자에 이르기까지, 다양한 재료 과학 응용 분야에서 이 통합적 접근 방식을 소재 및 제형 설계에 적용하는 방법을 시연합니다. 

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원자 수준 시뮬레이션, 머신러닝 및 클라우드 기반 협업 아이디어 도출을 활용한 디스플레이 소재 발굴

이번 웨비나에서는 물리 기반 시뮬레이션, 머신러닝( 머신러닝 , ML), 클라우드 네이티브 협업 및 정보학 도구를 결합하여 디스플레이 소재 분야의 연구개발(R&D) 혁신을 주도하는 방안을 살펴봅니다.

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