QuantumFPの特徴
高精度
量子力学に基づく3次元構造を用いることで、分子を高精度に分類できます。量子力学は低エネルギー構造を正しく記述できるため、より信頼性の高い記述子が得られます。
高速
1クリックで1,000,000化合物の3次元構造を得られます。さらに量子力学に基づく物性値も同時に計算できます。
安価
QSimulateのプロダクトは安価なスポットインスタンスで計算を行うように設計されており、実験より安価に大量の計算を行うことが可能です。
量子力学は共有結合形成の影響を正しく取り込むことができます。さらにドッキングやAI/MLと組み合わせることで、反応性部位の最適化(warhead tuning)などを自動で行うことができます。2次元構造から3次元構造の生成、さらに機械学習のための大規模な量子力学データを自動で生成し、大規模な機械学習モデルを構築してください。
量子力学に基づく3次元構造を用いることで、分子を高精度に分類できます。量子力学は低エネルギー構造を正しく記述できるため、より信頼性の高い記述子が得られます。
1クリックで1,000,000化合物の3次元構造を得られます。さらに量子力学に基づく物性値も同時に計算できます。
QSimulateのプロダクトは安価なスポットインスタンスで計算を行うように設計されており、実験より安価に大量の計算を行うことが可能です。
| 計算内容 | スループット (化合物 / 日) | 計算時間 / 化合物 (vCPU 時間) |
|---|---|---|
| ベーシック (Semiempirical) | 312,000 | 0.0096 |
| スタンダード (Semiempirical) | 288,000 | 0.0105 |
| エキスパート (DFT + Semiempirical) | 1,200 | 8.8 |
