製品・サービス情報
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Bytelab Solutions 社製品 分子シュミレーション・特性解析プラットフォーム
NEXTMOL Lab |
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NEXTMOL Lab は、分子シミュレーション技術、機械学習、ハイパフォーマンスコンピューティングを活用した化合物のシミュレーションプラットフォームで、ポリマーや界面活性剤をはじめとする新規化合物の探索や特性解析を行うことができます。
本プラットフォームは Web ベースのアプリケーションであり、メーカーが用意したクラウドで計算が行われるため、計算を行うためのハードウェアをご用意いただく必要がありません。また、GUI
を通じて計算を行うため、プログラミングスキルも必要としません。
本プラットフォームでは、ISO27001 認証を取得しており、データの安全性が確保されいるのに加え、解析は GROMACS や scikit-learn
といったオープンソースツールに基づいて実行されるため、アルゴリズムの透明性も確保されています。
 分子シュミレーションを活用した R&D
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ポリマー
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高分子量のポリマーに対応 |
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あらゆるサイズのホモポリマーおよびコポリマーに対応した独自のポリマービルダー |
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幅広い熱力学的条件 |
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多種多様なポリマー（ポリエチレン、ポリエステル、ポリケタル、ポリビニル、ポリウレタン、ポリオキサゾリン、ポリオール、ポリアクリレート、ポリアセチルアセトンなど）での実績 |
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バイオ由来および生分解性ポリマー（多糖類、ポリ乳酸、ポリアンハイドライドなど）にも適用可能 |
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物性：ガラス転移温度、回転半径、パーシステンス長、溶解度、密度、粘度、吸着、ヤング率、硬度、摩擦係数など |
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界面活性剤
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界面における吸着親和性（安定性、エネルギー、速度を含む） |
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自己組織化表面膜およびミセルの形成 |
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吸着分子の集合的効果：分散、凝集防止、摩擦低減、洗浄力 |
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表面への競合 |
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製剤における相乗効果/拮抗効果 |
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物性：吸着エネルギー、表面張力、界面張力、濡れ性、凝集、ミセル形成、溶解度、粘度など |
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 機械学習/AI を活用したR&D
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関連する化学空間を視覚化 |
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特性の予測 |
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構造活性相関の特定 |
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事前学習済み機械学習モデルの利用 |
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実験データまたはシュミレーション生成データを使用した機械学習モデルをトレーニング |
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 使用例
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バイオポリマーのガラス転移温度の予測
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機械学習（ML）とハイスループット分子動力学（MD）を組み合わせ、関連する化学空間を効率的にサンプリングし、その特性を解明 |
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58 種類のホモポリマーおよび 488 種類のコポリマーのガラス転移温度（Tg）を評価するための、信頼性の高いシュミレーションプロトコルが実装された。 |
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2,184 回のシュミレーション（ポリマーごとに 4 つのレプリカ）が実施され、総シュミレーション時間は 143 μs であった。 |
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次に、このデータセットを用いて、MD計算による Tg を予測する機械学習モデルを学習させ、平均絶対誤差 19K、R2 値 0.83 という結果を得た |
食品模擬物質との界面における包装フィルム中の添加物の移行
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異なるポリマーマトリックスにおける添加物の拡散を予測 |
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ポリマーの物理的・機械的特性の評価 |
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ポリマーと食品模擬物質との相互作用の予測 |
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洗剤を特徴づける物理化学的指標の分析
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表面張力および界面張力 |
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バルク状態における凝集と界面における蓄積の比較 |
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表面からの汚れの除去 |
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水中の汚れの分散 |
環境条件（温度、pH、塩分濃度など）に応じて有効成分を放出する「スマート界面活性剤」を用いた不溶性農薬のカプセル化
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様々な条件下における溶解性、ミセル形成、カプセル化など、様々ンな物理化学的指標の評価 |
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 価格
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税別価格 |
型番 |
| NEXTMOL Lab |
お問合せ |
F-BS-NXL |
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本製品は、年間ライセンスです。 |
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解析には、トークンが必要です。トークンは、ライセンス購入時に一定数付与される他、必要に応じて追加購入が可能です。 |
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ご使用の際に、インターネット接続環境が必要です。 |
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テクニカルサポートは、電話、メールでご対応いたします。 |
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