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マテリアルインフォマティクス 技術・機関・企業解説
まず総論でMI・LLM・実験の役割を理解し、関心のある個別記事へ。総論1本・技術解説38本・機関8件・企業19社を、具体的な図版と出典付きで読むことができます。

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(一番最初に読んで)マテリアルインフォマティクス概論(LLMとの違いを含む)
前提知識は不要です。MIは何をする分野か、LLMと何が違い、実験や専用の予測モデルとどう協力するのか。組み合わせた未来像と評価の読み方を理解してから、個別38記事へ進めます。
まず総論を読む →技術解説 38
AIエージェントによる材料研究→
AIエージェントの仕組み→
MIの結果の評価と再現性の読み方→
Transformerと大規模言語モデル→
クローズドループ最適化→
グラフニューラルネットワーク→
スペクトル・画像データのAI解析→
ベイズ最適化と能動学習→
ベンチマークと評価の読み方→
ポリマーの基礎→
マテリアルインフォマティクス概論→
マルチスケールシミュレーションとデジタルツイン→
不確かさと適用範囲→
分子動力学→
半導体・電子材料への応用→
各国のMI戦略とデータ基盤→
合金・構造材料への応用→
密度汎関数理論の基礎→
小データ機械学習→
材料データと記述子→
材料データベースとFAIR原則→
材料向け大規模言語モデルとテキストマイニング→
機械学習とニューラルネットワークの基礎→
機械学習原子間ポテンシャル→
次世代電池の化学と比較→
生成AIによる材料設計→
白金族金属と触媒→
結晶構造予測と安定性→
自律実験室→
触媒への応用→
説明可能なAIと材料知見→
量子化学・材料シミュレーション→
金属有機構造体→
電池材料への応用→
高エントロピー合金→
高スループット実験とロボット合成→
高スループット計算→
高分子インフォマティクス→