シュレーディンガー株式会社は、機械学習による力場（Machine-learned force fields、MLFF）を用いて、原子や分子間の相互作用を正確にモデル化する技術を提供しています。この技術は、ニューラルネットワークポテンシャルエネルギー曲面（NN-PES）アーキテクチャに基づいており、高い化学的精度での全電子エネルギー再現が可能。シュレーディンガーのMLFFは、液体電解質、ポリマー、イオン液体などさまざまな材料科学の領域で利用され、先進的な材料モデリングに貢献しています。