航空航天

利用计算材料工程加速产品开发

了解Ansys与Schrödinger 如何通过集成式 计算材料工程（ICME）推动产品开发转型，从而加速材料发现与创新。

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利用基于物理的AI/ML加速材料发现

本系列网络研讨会将探讨前沿计算方法如何彻底改变药品、生物制剂和先进材料的设计与优化 。

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推进机器学习（ML） 力场在材料科学中的应用

在本场网络研讨会中，我们将介绍Schrödinger开发的尖端MLFF架构——名为“带迭代电荷平衡的消息传递网络”（MPNICE）的架构，该架构融合了显式静电理论，以实现精确的电荷表征。

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利用人工智能/机器学习加速化学创新：材料应用领域的突破

在本期网络研讨会中，我们将探讨人工智能（AI）和机器学习（ML）如何推动材料创新取得重大进展，并重点介绍一些案例研究，展示机器学习前沿技术在各种应用中的应用。

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借助多尺度 和多物理场 的仿真技术，加速OLED创新

欢迎加入我们，共同探索集成式 数字工作流程如何推动新一代高性能OLED的设计。

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高性能材料发现：依托云计算实现的十年突破

本次演讲将展示Schrödinger 的集成式 材料科学平台如何支持在各种应用场景中开展大规模并行筛选 和从头设计 项目。

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Schrödinger 推动材料信息学发展，以加速新一代复合材料的研发

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基于物理理论 建模与机器学习（ML） 如何助力电池材料的加速开发

在本场网络研讨会中，我们将通过具体案例，演示如何利用自动化解决方案准确预测阴极材料的热力学稳定性和电压曲线、电极材料 中的离子扩散路径及动力学、液态电解质的输运性质，以及如何使用Schrödinger的SEI模拟模块对固态电解质界面膜（SEI） 层的成核与生长进行建模。

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AI/ML与基于物理理论 模拟的结合：复杂材料设计的新时代

在本场网络研讨会中，我们将演示这种综合方法在各类材料科学应用中的应用，涵盖从电池电解液和燃料混合物到热塑性塑料和OLED器件的材料设计与配方开发。 

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利用原子级模拟 、机器学习（ML） 以及基于云的协作构思方法进行显示材料发现

在本场网络研讨会中，我们将探讨如何将基于物理理论 仿真、机器学习（机器学习（ML） ，ML）以及云原生协作与信息学工具相结合，从而彻底改变显示材料的研发创新。

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