新技術・技術紹介– category –
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シカゴ大学とArgonne国立研究所が国立科学財団から2,000万ドル助成金獲得、AIロボットラボ「PoLARIS」でポリマー研究を加速
University of Chicago アメリカ 概要 シカゴ大学とArgonne国立研究所は、米国国立科学財団（NSF）から2,000万ドルの助成金を受け、遠隔操作可能なロボットラボ「PoLARIS（Polymer Laboratory for AI, Robotics, Informatics, and Standards）」を設立しま... -
MITの研究者が高Tgポリマーのインフォマティクスモデリングで加工条件の重要性を評価、予測精度を向上
arXiv アメリカ 概要 MITの研究者は、高ガラス転移温度（Tg）ポリマーのインフォマティクスモデリングにおいて、加工条件が果たす役割を評価する研究を発表しました。従来、ポリマーのTg予測は主に化学構造に基づいていましたが、本研究では加工パラメータ... -
シンガポール工科デザイン大学とシンガポール国立大学が光・物質相互作用シミュレーションツールを拡張、次世代フォトニック・量子デバイス設計を加速
EurekAlert! シンガポール 概要 シンガポール工科デザイン大学（SUTD）とシンガポール国立大学（NUS）の研究者らが、光と電子の相互作用を制御するフォトニックおよび半導体デバイスの設計を支援する新たな計算アプローチを開発しました。彼らは、既存のオ... -
ドイツの研究者が量子コンピュータで量子技術を設計するフレームワークを開発、多体電子スピン共鳴ハミルトニアンをシミュレート
arXiv ドイツ 概要 ドイツの研究者が、量子コンピュータを用いて量子技術を設計するためのフレームワークを開発しました。このフレームワークは、一般的な多体電子スピン共鳴（ESR）ハミルトニアンをシミュレートするために設計されており、ゼロ磁場分裂、... -
ローレンス・バークレー国立研究所がDOE「Genesis Mission」でAI加速フレームワークを確立、極限環境向け複雑濃縮合金の最適化へ
Lawrence Berkeley National Laboratory アメリカ 概要 ローレンス・バークレー国立研究所（LBNL）は、米国エネルギー省（DOE）の「Genesis Mission」プロジェクトの一環として、「加速合金工学」AI加速フレームワークを確立しています。このプロジェクト... -
インペリアル・カレッジ・ロンドン教授がAI材料企業CuspAIのCSOに就任、20億ポンド評価額の企業で科学的リーダーシップを発揮
Imperial College London 英国 概要 インペリアル・カレッジ・ロンドンの材料科学者であるアロン・ウォルシュ教授が、評価額20億ポンドのAI材料企業CuspAIの最高科学責任者（CSO）に就任しました。彼は、AIを活用した材料発見の進歩を産業応用へと橋渡しす... -
フラットアイロン研究所の研究者がテンソルネットワークと古典計算機で量子コンピューター級の量子物理学問題を解決
ScienceDaily アメリカ 概要 シモンズ財団のフラットアイロン研究所の研究者らが、通常のノートパソコンと高度な数学、専門ソフトウェアを用いて、量子コンピューターが必要とされてきた困難な量子物理学の問題を解決しました。彼らの方法は、数百のエンタ... -
中国の研究者が深層生成モデリングとAIを統合し、ペロブスカイト太陽電池デバイスの「逆設計」エンドツーエンドフレームワークを開発
Frontiers in Artificial Intelligence 中国 概要 中国の研究者は、深層生成モデリングとAIを統合したエンドツーエンドフレームワークを開発し、ペロブスカイト太陽電池（PSC）デバイスのAI誘導型「逆設計」を可能にしました。このフレームワークは、デバ... -
フロリダ大学チームがDOE助成金でAI駆動型プラットフォームを開発、航空宇宙・エネルギー向け耐熱材料発見を加速
University of Florida アメリカ 概要 フロリダ大学が主導する研究チームは、米国エネルギー省（DOE）のGenesis Mission助成金を受け、AI駆動型プラットフォームを開発しています。このプラットフォームは、電子顕微鏡、AI、モデリングを統合してデータ分... -
UC BerkeleyとLBNLの研究者がLLMを触媒作用の基礎原理解明に活用、データ標準化と仮説生成で開発を加速
ACS Publications アメリカ 概要 UC BerkeleyとLBNLの研究者は、大規模言語モデル（LLM）が触媒作用の基礎原理を理解する上でどのように貢献できるかを探る論文を発表しました。LLMは、性能データ、分光学的特性評価、メカニズムモデルを統合することで、... -
Meta FAIRとスタンフォード大学の研究者がUMAモデルのファインチューニングによりWS2の酸素プラズマ相互作用を高精度シミュレーション
arXiv アメリカ 概要 Meta FAIRとスタンフォード大学の研究者は、ユニバーサル機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）であるUMAモデルをWS2の酸素プラズマ相互作用に特化してファインチューニングすることに成功しました。この研究は、プラズマ-表面相互作用... -
デューク大学チームがDOE資金を獲得し、DNAオリガミを活用したエネルギー関連材料設計AIプラットフォームを開発
Duke University アメリカ 概要 デューク大学の研究チームは、米国エネルギー省（DOE）のGenesis Projectから資金提供を受け、DNAベースの材料を設計するAIプラットフォームを開発しています。このAIフレームワークは、DNAオリガミビルディングブロックが... -
中国の研究者がナトリウムイオン電池の電解質・電極材料の革新と界面戦略をレビュー、AI活用で合理的な設計を推進
MDPI 中国 概要 本論文は、ナトリウムイオン電池（SIBs）の性能向上に向けた電解質および電極材料の革新と、その界面構築戦略に焦点を当てたレビューです。理論計算と機械学習を組み合わせることで、電解質の合理的な設計を導き、新材料の発見と最適化プロ... -
東北大学がAI・自動実験統合型クローズドループシステムを発表、クリーンエネルギー材料開発を劇的に加速
東北大学 日本 概要 東北大学の研究チームが、AIモデル、自動実験、継続的なフィードバックを単一の研究プラットフォームに統合した「クローズドループ」システムを開発しました。この革新的なフレームワークは、大規模材料データベース、機械学習原子間ポ... -
LLNLがAIと分子シミュレーションでナトリウム・リチウムイオン電池の電解質設計に新知見、性能と熱安定性を向上
Commonwealth Union アメリカ 概要 ローレンス・リバモア国立研究所（LLNL）の科学者たちは、分子動力学シミュレーションと物理情報に基づいた機械学習を組み合わせ、ナトリウムイオン電池とリチウムイオン電池の電解質設計に画期的な知見をもたらしました... -
CuspAIがAI材料発見ファウンドリを設立し、4.5億ドルのシリーズB資金調達で評価額26億ドルに達する
Sifted 英国 概要 英国ケンブリッジを拠点とするAI材料発見スタートアップCuspAIは、シリーズBラウンドで4億5000万ドルを調達し、評価額を26億ドルに引き上げました。同社はNvidiaやMetaを含む45以上の組織が参加する「AI Materials Foundry」を立ち上げ、... -
中国の研究者がAI駆動型電解質化学のメカニズム、進捗、戦略的展望をレビュー、リチウムイオン電池の電解質設計を革新
Energy & Environmental Science 中国 概要 本レビュー論文は、リチウムイオン電池（LIB）の次世代電解質設計におけるAIの革新的な役割を詳細に解説しています。AIは、実験データ、量子化学記述子、分子シミュレーションを統合することで、電解質の構造-特... -
MITの研究者が機械学習原子間ポテンシャルを活用し、高エントロピー合金の酸素還元反応におけるラテラル相互作用の重要性を解明
PubMed アメリカ 概要 MITの研究チームは、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）を活用したフレームワークを開発し、Ag-Ir-Ru-Pd-Pt-Cu-Rh-Re高エントロピー合金の組成空間における酸素還元反応（ORR）をモデル化しました。この研究は、混み合った表面でのO... -
UNCCの研究グループが機械学習原子間ポテンシャル生成ツール「PyXtal_FF」を開発、原子シミュレーションの計算コストを大幅削減
University of North Carolina at Charlotte アメリカ 概要 ノースカロライナ大学シャーロット校（UNCC）の研究グループは、機械学習原子間ポテンシャル（MLIAP）生成のためのパッケージ「PyXtal_FF」を開発しました。MLIAPは、量子力学シミュレーションに... -
Q-CTRLが量子ダイナミクスシミュレーター「Fire Opal」を発表、材料科学の複雑な量子問題を古典計算機の3,000倍高速で解決
Q-CTRL オーストラリア 概要 Q-CTRLは、量子コンピュータの性能管理ソフトウェア「Fire Opal」を発表し、材料科学における複雑な量子力学的相互作用のシミュレーション能力を大幅に向上させました。IBM Quantum Platformでのデモンストレーションでは、Fir...
