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Matlantisの用語解説や最新の技術トレンドなどを、専門家の視点から分かりやすく解説。お客様の課題解決や新たな発見に繋がる情報をお届けします。
Editor’s PICK
【イベントレポート】ACS Fall 2025に出展・発表しました
先日告知させていただきました通り、Matlantis株式会社ならびにPreferred Networks株式会社は2025年8月17日〜8月21日に開催された「ACS Meetings & Expos / ACS Fall 2025」に参加し、ブース出展ならびに口頭・ポスターでの発表をして参りました。今回はその様子を写真を交えながらご紹介させていただ
学会レポート
分子動力学シミュレーション入門
材料研究開発現場で注目される分子動力学シミュレーション 原子や分子の動きをリアルタイムで追跡できる分子動力学シミュレーションは、近年の計算機性能の飛躍的な向上によって、材料、化学、創薬、バイオなど、さまざまな分野の研究開発において不可欠なツールとなっています。 分子動力学シミュレーションは「圧倒的な分解能をもつ顕微鏡」と形容さ
分子動力学 計算化学
DFTソフトウェアの選び方｜用途別代表ソフトと導入ステップ
材料開発をはじめとする研究開発の現場では、実験にかかる手間やコスト、人材確保などの課題があります。こうした中、計算化学によるシミュレーションを活用したアプローチが注目されています。特に、量子力学に基づいて電子状態を計算するDFT（Density Functional Theory：密度汎関数理論）は、計算コスト
DFT 計算化学
マテリアルズインフォマティクス（MI）とは？基本的な考え方から最新の研究までをわかりやすく解説
材料、製薬などの研究開発の現場では、実験や評価にかかる手間やコスト、人材確保の難しさといった課題が深刻化しています。特に、人の経験や勘に頼る属人的な従来の研究開発手法では、開発スピードと精度の両立に限界が見え始めています。 こうした解題の解決方法の１つとして、マテリアルズインフォマティクス（MI）があります。MIは、実験やシミュレーションで得られたデー
MI 計算化学
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ブログ記事一覧
構造ベースのバーチャルスクリーニングのための機械学習スコアリング関数の汎化性評価
MI 計算化学
深層強化学習を用いた化合物デザイン
ケモインフォマティクス バイオインフォマティクス
材料探索のためのユニバーサルなニューラルネットワークポテンシャル
マテリアルズインフォマティクス 機械学習力場
GPUを用いたタンパク質・化合物ドッキングシミュレーションの高速化
ケモインフォマティクス バイオインフォマティクス 創薬
電荷移動を考慮したNeural Network Potential
計算化学
AI創薬技術によるSARS−CoV−2プロテアーゼ阻害薬の探索
ケモインフォマティクス バイオインフォマティクス 創薬
DFT Dispersion pytorch 実装のOSSを公開します
計算化学
Neural Network Potentialを用いたタンパク-薬剤結合自由エネルギー計算の改善
ケモインフォマティクス バイオインフォマティクス 創薬
PFP を用いた結晶構造予測
MI 結晶構造予測
PFPを用いた表面エネルギーのベンチマーク
PFP benchmark
PFPを用いた格子熱伝導率計算
PFP benchmark 熱物性
LightPFPの酵素反応への適用
バイオインフォマティクス 創薬 酵素
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