- 预测新催化剂的物理化学性质
- 从分子层面深入理解均相和非均相催化机理
- 支持间接和直接催化剂设计
催化与反应性
在原子层面加速催化剂设计并优化化学反应
受不断增长的市场需求和严格的环境法规驱动，对新材料的需求十分迫切。为满足这些需求，各行业的科学家们正在探索新的催化与非催化工艺，以帮助降低能耗、消除不需要的副产物，并提高化学反应的选择性 和反应活性。
Schrödinger该公司先进的计算工具通过尖端的基于物理理论 建模、机器学习（ML） （ML）以及协作型信息学平台，提供了一系列解决方案，从而加速了这些新一代催化与非催化过程的发现。
由催化专家设计的直观计算工作流
适用于所有材料类型的易用型系统构建工具
适用于基于物理理论 、模拟 、机器学习（ML） 以及数据分析的强大工作流
专业的客户支持和丰富的培训资源
我们如何助您实现创新
加快新催化剂的上市速度
优化非催化反应中的反应性
- 阐明化学反应的机理
- 自动预测反应物的选择性 和活性
- 评估热分解产物
均相与非均相催化剂的设计
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案例研究与网络研讨会
了解Schrödinger 技术如何被用于解决现实世界中的研究难题。
精选课程
分子建模 适用于材料科学领域的课程：均相催化与反应性课程
在线认证课程：提升您的催化建模技能
了解如何运用业界领先的计算软件，通过自动化工作流和机器学习（ML） 模型，预测有机及有机金属化合物的关键性质、确定过渡态并生成反应轨迹。
- 自主学习内容
- 亲身体验Schrödinger 软件
- 指导性与自主性案例研究
文档与教程
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