学习如何节省成本,减少时间和推动创新发展可持续的化妆品配方
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对可持续发展的需求,环保化妆品正在增长,但至少需要满足客户需求发现配方,执行以及现有的合成方案。在这个网络研讨会,我们探索化学家们所面临的挑战,以及新方法如何帮助更快地找到解决问题的方法。
利用机器学习的发展,尤其是自主学习结合分子模拟,拥有巨大的潜力有效制定环保化妆品行业的发展。然而,有限的可用性相关的数据提出了挑战。主动学习桥梁这一差距通过集成不同的数据集,使建设强大的机器学习模型,涵盖了广泛的设计空间。分子模拟补充这个过程通过预测各种配方的物理性质。
在这一小时,互动的研讨会,你会听到这种方法使用、生物表面活性剂鼠李糖脂的功效作为环保配方的例子。
通过观察记录的生活你将学习研讨会:
- 新的数字化妆品制定可持续发展的方法
- 如何将机器学习方法和分子模拟减少配方开发周期时间吗
- 识别关键领域的研发,机器学习和分子模拟可以提供价值
杰弗里·桑德斯:消费品的产品经理
薛定谔是转换疗法和材料被发现。薛定谔开创了一个基于物理原理的软件平台,使发现的优质、新颖的分子药物开发和材料应用程序更迅速和以较低的成本比传统的方法。使用的软件平台是生物制药工业企业,学术机构和世界各地的政府实验室。薛定谔成立于1990年,有超过800名员工,与客户和合作者在70多个国家。要了解更多,请访问Schrodinger.com,跟我们LinkedIn或访问我们的博客,Extrapolations.com。
