Troy197173– Author –
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フィンランドVTT、AI駆動型「RADIANT」プロジェクトで材料開発期間を数年から数ヶ月に短縮
VTT フィンランド 概要 フィンランドのVTT技術研究センターとヘルシンキ大学は、AI駆動型材料加速プラットフォーム「RADIANT」プロジェクトを開始しました。このプロジェクトは、自律型ラボ、ハイスループット合成、高度な計算を組み合わせることで、新材... -
Google Research、AI共同科学者の「Matter to Mechanism」ベンチマークでバッテリー研究を加速
Google Research アメリカ 概要 Google Researchが、AI共同科学者が具体的な科学的・技術的問題から、もっともらしい機構に基づいた解決仮説を導き出す能力を評価するためのベンチマーク「Matter to Mechanism」を導入しました。このベンチマークは、2,645... -
arXiv、生成モデル・マルチモーダル学習・クローズドループを統合した逆材料設計のレビューを発表
arXiv 不明 概要 arXivに公開された最新のレビュー論文が、逆材料設計における生成モデル、マルチモーダル学習、クローズドループワークフローの進展を概説しています。この研究は、材料科学が順方向予測から物理的制約の下で目標を満たす候補を提案する自... -
ACS Publications、生成型多目的最適化でポリマー化学の設計期間を短縮
ACS Publications アメリカ 概要 ACS Publicationsで発表された研究が、ポリマー化学における生成型多目的最適化手法を提案し、初期段階の材料発見を加速する堅牢な経路を提供します。この手法は、モノマーレベルとポリマー特性間の相関を活用することで、... -
TUデルフトとETHチューリッヒ、ChatGPT風AI「DiffuMeta」で複雑なメタマテリアルを逆設計
ESEF Maakindustrie オランダ 概要 TUデルフトとETHチューリッヒの研究者が、ChatGPTに似たAIモデル「DiffuMeta」を開発し、軽量かつ強力なメタマテリアルを設計することに成功しました。DiffuMetaは、材料の形状を数学的文として表現することで、特定の機... -
ASM International、CALPHAD、DFT、MLIPs、AIエージェント統合で計算材料設計を加速
ASM International アメリカ 概要 ASM Internationalのウェビナーで、CALPHAD、密度汎関数理論（DFT）、機械学習原子間ポテンシャル（MLIPs）、およびAIアシストシミュレーションワークフローを統合し、材料発見と設計を加速する最新の進歩が紹介されまし... -
Orbital Industries、AI材料プラットフォームで5000万ドルのシリーズB資金調達を達成
Fundraise Insider イギリス/アメリカ 概要 AIを活用して先進材料を設計するスタートアップのOrbital Industriesが、シリーズBラウンドで5000万ドル（約78億円）を調達しました。同社は、材料発見、エンジニアリング、製造を単一システムに統合するAI産業... -
arXiv、マルチモーダル学習とGNNでスタック型2D材料の特性予測を高度化
arXiv 不明 概要 arXivに公開された最新の研究で、スタック型二次元（2D）材料の特性予測のためのマルチモーダル学習アプローチ「BiMat-ML」が提案されました。この手法は、計算コストの高い密度汎関数理論（DFT）に代わり、グラフニューラルネットワーク... -
湾岸大学、AIとグラフニューラルネットワークで材料特性予測の革命を推進
Gulf University バーレーン 概要 湾岸大学（Gulf University）の研究が、AI、特にグラフニューラルネットワーク（GNN）が工学研究、特に材料科学において革新的な変化をもたらしていることを強調しています。GNNは材料の原子構造から硬度、導電性、熱安定... -
Citrine PlatformとAI、反復実験でグラファイト系アノードの故障率を大幅削減
arXiv 不明 概要 本研究は、Citrine PlatformとAIを活用した反復的なクローズドループワークフローにより、グラファイトベースのアノード配合設計と最適化を実現し、プロセス故障率を大幅に削減しました。このプラットフォームは、データ管理、機械学習、... -
ヨーロッパ、シミュレーションと生成AIで材料設計を革新しグリーン・デジタル移行を加速
MaX ヨーロッパ 概要 シミュレーションとAIの統合がヨーロッパの材料設計のロジックを根本的に変革し、グリーンおよびデジタル移行における競争力を強化しています。生成AIツールは、数ヶ月から数年かかっていた試行錯誤の実験を、潜在的な化学組成と構造... -
米国エネルギー省、SLACとCitrine Informaticsの提携でAIによる新材料発見を加速
Department of Energy アメリカ 概要 米国エネルギー省（DOE）のSLAC国立加速器研究所は、AI駆動型材料インフォマティクス企業のCitrine Informaticsと新たな官民パートナーシップを締結し、AIを活用した新材料発見の未来を探求しています。この提携は、Ci... -
材料AI配合ソフトウェアのトップ7を比較：Schrödinger、Citrine InformaticsなどがR&Dを加速
ChemCopilot アメリカ 概要 ChemCopilotが発表した2026年版「AI配合ソフトウェア トップ7」では、Schrödinger、Citrine Informatics、ChemCopilot、Uncountable、Suntheticsなどが、化学・材料産業におけるR&Dを加速する主要プラットフォームとして比... -
Google DeepMindのGNoMEが200万以上の新結晶構造を予測、AIと自律型ラボが化学工学を革新
Medium アメリカ 概要 Google DeepMindのGNoMEプロジェクトが、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いて200万以上の新しい安定な結晶構造を予測し、過去1世紀の既知材料カタログの総数を上回る成果を達成しました。これにより、自律型ラボ（A-Lab）が... -
米国エネルギー省、基礎モデルと生成AIで『予測可能機能』材料の逆設計を推進
Department of Energy アメリカ 概要 米国エネルギー省（DOE）は、基礎モデル、生成AI、エージェントAIを統合した物理学認識AIフレームワークが、予測可能な機能を持つ材料の逆設計を実現する画期的なアプローチであると発表しました。このフレームワーク... -
Rocket Labの今後の打ち上げスケジュール発表：iQPS、LOXSAT 1、StriXミッションが含まれる
Smart Calendars AI ニュージーランド 概要 Rocket Labは、ニュージーランドのマヒアおよび米国バージニア州ワロップス島からの今後のElectronロケットミッションを含む、2026年6月1日頃に更新された打ち上げスケジュールを発表しました。マニフェストには... -
Tasger Industries、「Lunar Capsule」構想発表、月面居住地・研究施設・物流ハブで資源輸送と植民地化を促進
Access Newswire (Tasger Industries) アメリカ 概要 Tasger Industriesは、月面居住地、研究施設、または物流ハブとして機能するように設計されたモジュラーシステム「Lunar Capsule」のコンセプトを発表しました。主要な目的は、現地資源利用（ISRU）を... -
Resolve Optics、最大1 MGy耐性の耐放射線性レンズをLEO小型衛星カメラコア向けに出荷
SatNews イギリス 概要 Resolve Opticsは、低地球軌道（LEO）向け小型衛星カメラコア用の飛行対応耐放射線性光学レンズの最初のバッチを出荷しました。これらのレンズは、プレミアムセリウム添加ガラスを使用して製造されており、宇宙放射線による変色を防... -
中国宇宙プログラム、長征6A・12Bロケットの打ち上げ成功、嫦娥7号・神舟24号計画で進展
Space Launch Now 中国 概要 中国の宇宙プログラムは、2026年6月5日に長征6AロケットがSpaceSail Polar Group #11通信衛星を展開し、Long March 12Bロケットが銭帆衛星を搭載してデビュー飛行を成功させるなど、複数のマイルストーンを達成しました。これ... -
NASA、2030年代半ばの恒久月面基地計画を段階的に推進、太陽光と原子力発電を組み合わせ
Astronomy Magazine アメリカ 概要 NASAは、2030年代半ばまでに月南極に恒久的な月面基地を建設するための段階的な計画を進めており、長い月夜の間も継続的なエネルギーを供給するために太陽光発電と原子力発電の両方を組み合わせます。月面資源利用（ISRU...
