シュレーディンガープラットフォーム

Numerion Labs

AI アプリ

#15

新しい薬のような小分子を見つけるための機械学習プラットフォームを中心に構築された創薬企業です。以前はAtomwiseとして知られており、化学基盤モデル、大規模列挙器、最適化アルゴリズムを使用して、競合する手法が到達するよりもはるかに大きな化学空間を探索しています。現在、内部プログラムは免疫および炎症性疾患をターゲットにしています…Numerion Labsは、新しい薬のような小分子を見つけるための機械学習プラットフォームを中心に構築された創薬企業です。以前はAtomwiseとして知られており、化学基盤モデル、大規模列挙器、最適化アルゴリズムを使用して、競合する手法が到達するよりもはるかに大きな化学空間を探索しています。現在、内部プログラムは免疫および炎症性疾患をターゲットにしています…

Chai Discovery

AI アプリ

#107

高度な人工知能を活用して生化学的相互作用を予測・再プログラムし、より迅速かつ正確な薬剤発見を可能にします。彼らのAI駆動プラットフォームは、主要な製薬会社が新しい医薬品を効率的に設計するのをサポートします。Chai Discoveryは、高度な人工知能を活用して生化学的相互作用を予測・再プログラムし、より迅速かつ正確な薬剤発見を可能にします。彼らのAI駆動プラットフォームは、主要な製薬会社が新しい医薬品を効率的に設計するのをサポートします。

insitro

AI プラットフォーム

#89

薬剤発見に特化した先駆的なAIプラットフォームです。機械学習と大規模データを活用することで、生物学の複雑さを解読し、変革的な医薬品をより迅速かつ効率的に開発することを目指しています。Insitroは、薬剤発見に特化した先駆的なAIプラットフォームです。機械学習と大規模データを活用することで、生物学の複雑さを解読し、変革的な医薬品をより迅速かつ効率的に開発することを目指しています。

Variational AI

AI アプリ

#21

創薬初期段階向けに、新規で薬剤様低分子化合物を発見するために生成AIを活用しています。同社のEnki™プラットフォームは、効力、選択性、合成可能性を最適化し、パートナーがヒット同定を回避して、ユニークな化学構造で直接リード最適化に進むことを可能にします。Variational AIは、創薬初期段階向けに、新規で薬剤様低分子化合物を発見するために生成AIを活用しています。同社のEnki™プラットフォームは、効力、選択性、合成可能性を最適化し、パートナーがヒット同定を回避して、ユニークな化学構造で直接リード最適化に進むことを可能にします。

SchNetPack ドキュメント

AI モデル

原子系のための深層学習ライブラリです。ニューラルネットワークポテンシャルの構築とトレーニングのための柔軟なフレームワークを提供し、研究者が高度なAIモデルを使用してシミュレーションを実行し、分子特性を分析できるようにします。ドキュメントはRead the Docsでホストされています。SchNetPackは、原子系のための深層学習ライブラリです。ニューラルネットワークポテンシャルの構築とトレーニングのための柔軟なフレームワークを提供し、研究者が高度なAIモデルを使用してシミュレーションを実行し、分子特性を分析できるようにします。ドキュメントはRead the Docsでホストされています。

Uni-Mol

AI GitHub リポジトリ

プロパティ予測や結合ポーズ予測などの様々な下流タスクに対応する、汎用的な3D分子表現学習フレームワークです。Uni-Mol+、Uni-Mol Tools、Uni-Mol Docking V2、Uni-Mol2を含み、スケーラブルな事前学習済みモデルと、分子タスク向けの使いやすいラッパーを提供します。Uni-Molは、プロパティ予測や結合ポーズ予測などの様々な下流タスクに対応する、汎用的な3D分子表現学習フレームワークです。Uni-Mol+、Uni-Mol Tools、Uni-Mol Docking V2、Uni-Mol2を含み、スケーラブルな事前学習済みモデルと、分子タスク向けの使いやすいラッパーを提供します。

Graphormer - Microsoft Research

AI モデル

分子モデリングタスク向けの深層学習パッケージであり、材料および創薬研究を加速します。分子動力学と物性予測をサポートし、将来的には反応予測や大規模分子モデリングの機能拡張も予定されています。グラフレベルの予測タスクにおいて、従来のグラフニューラルネットワークを上回る性能を発揮します。Graphormerは、分子モデリングタスク向けの深層学習パッケージであり、材料および創薬研究を加速します。分子動力学と物性予測をサポートし、将来的には反応予測や大規模分子モデリングの機能拡張も予定されています。グラフレベルの予測タスクにおいて、従来のグラフニューラルネットワークを上回る性能を発揮します。

Synthace

AI アプリ

#44

実験設計と自動化における摩擦を解消することで、発見生物学を強化します。AIに不可欠な高次元でコンテキスト化されたデータを生成し、研究期間を短縮し、より深い生物学的洞察を可能にします。このプラットフォームは、科学者がより迅速かつ決定的な結果を達成できるよう、ソフトウェア、トレーニング、専門家サポートを提供します。Synthaceは、実験設計と自動化における摩擦を解消することで、発見生物学を強化します。AIに不可欠な高次元でコンテキスト化されたデータを生成し、研究期間を短縮し、より深い生物学的洞察を可能にします。このプラットフォームは、科学者がより迅速かつ決定的な結果を達成できるよう、ソフトウェア、トレーニング、専門家サポートを提供します。