借助分子模拟 推动聚合物研发创新，以及机器学习（ML）

解决方案概述

化学活性、物理形态和聚合物物理特性共同决定了聚合物和软材料的行为。Schrödinger的材料科学平台为聚合物的设计和优化 提供了独特的能力组合，包括：

• 差异化模型构建器
• 高效且基于GPU的分子动力学 (MD) （MD）引擎
• 自动化的热物理和力学响应工作流
• 化学可适应的交联工作流程
• 用于模拟 、优化 的分析工具，以及新型聚合物的发现，包括线性聚合物、交联聚合物、弹性体、树状大分子和共聚物

Schrödinger该公司针对聚合物、混合物和复合材料的分子建模 量身定制的解决方案，能够降低成本和风险，缩短周期，并推动众多行业的创新。

行业与应用

汽车与航空航天

• 优化聚合物配方性能：利用多态模拟对聚合物复合材料中的水分传输、吸附及形态稳定性进行建模
• 加快针对产品和工艺限制关键性能的化学设计：利用高通量技术，确定具有靶点 性能的环氧-胺反应的独特组合筛选
• 加快制造流程：预测制造过程中聚合物的凝胶化
• 设计更环保、更具环境可持续性的产品：模拟和预测含生物基材料的高性能树脂的性能，并实现新型生物材料发现的自动化

消费品（CPG）的包装与配方

• 开发环境可持续的包装：研究包装材料与消费品之间的界面相互作用，并模拟吸水行为，以优化阻隔层的设计和性能
• 优化聚合物配方：定量分析添加剂在聚合物包装材料中的扩散情况
• 最大限度地减少生产废料：了解聚合物生产偏差的潜在原因及其影响
• 利用天然材料进行创新：通过分子技术探索具有活性、可回收和生物基的材料模拟
• 降低加工成本：评估新配方可能带来的生产难题

特种聚合物

• 加快原材料生产中催化剂选型的决策速度：对环氧胺、聚氨酯及其他反应的催化机理、选择性 以及反应活性进行模拟和研究
• 优化高性能聚合物的设计：预测新型聚合物的玻璃化转变、热稳定性和热膨胀系数
• 推动聚合物反应创新：预测固化动力学和加工性能

电子封装

• 在设计初期识别热/机械性能问题：对封装聚合物进行热膨胀系数仿真
• 优化化学稳定性：模拟包装聚合物与加工溶剂及水之间的相互作用，以预测使用过程中的稳定性
• 设计新型单体以提升性能：利用基于物理理论 模拟和机器学习模型预测Dk、Df及折射率等设计关键参数

电池

• 理解分子层面的机理：预测电解质降解反应机理并控制其热力学行为，以理解负极（SEI）和正极（CEI）上功能性固态电解质界面层的形成机制
• 确定性能最佳的电池材料：对负极、正极、电解液和添加剂材料进行高通量筛选 ，以确定适用于开发下一代电池的最佳化学体系
• 优化电解质设计：模拟液体和聚合物电解质中的原子间相互作用及离子传输

药物制剂

• 优化药物载体设计：评估药物与不同聚合物载体或屏障的溶解性/混溶性
• 优化药物制剂：可视化并表征溶液中pH依赖性聚合物表面活性剂与药物之间的相互作用及其抑制沉淀的行为
• 推动高效药物递送：模拟非晶态固体分散体向溶液中的药物释放曲线

团队协作与数字数据管理

• 促进协作：采用基于网络的企业信息学工具，实现实验模型和预测模型的无缝共享
• 拓展研究：快速部署机器学习（ML） 模型，以推动预测并辅助创新设计方法
• 优化项目管理：通过在集中式平台上收集、分析和验证新想法与数据，加快项目沟通和集体学习进程

产品

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