新技術・技術紹介– category –
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AtomGPT.orgがオープンアクセス型エージェントAIプラットフォーム「AGAPI-Agents」を発表、材料設計を加速
The Journal of Physical Chemistry Letters アメリカ 概要 AtomGPT.orgは、オープンソースの大規模言語モデル（LLMs）と科学ツール・データベースを統合した、オープンアクセス型のエージェントAIプラットフォーム「AGAPI-Agents」を発表しました。このプ... -
東京科学大学、半導体解析の逆問題を1ミリ秒未満で解決するタンデムニューラルネットワークを開発
東京科学大学 日本 概要 東京科学大学の研究チームは、半導体解析における複雑な逆問題を1ミリ秒未満で解決できるタンデムニューラルネットワークを開発しました。この画期的なAIシステムは、トランジスタ測定値から半導体材料の物理パラメータをリアルタ... -
ベルリンでASCENDプロジェクトが3,000万ユーロの資金を獲得、触媒発見をAI主導の閉ループシステムで革新
EurekAlert! ドイツ 概要 ベルリンで立ち上げられたASCENDプロジェクトは、3,000万ユーロの資金を獲得し、触媒発見に新たな時代をもたらします。このプロジェクトは、AIモデル、高スループット自動実験、材料特性評価、そして人間の専門知識を統合した閉ル... -
九州大学、説明可能なAI・ChatGPT・専門知識を融合した「ヒューマン・イン・ザ・ループ」フレームワークでAEM材料開発を効率化
九州大学ニュース 日本 概要 九州大学の研究グループは、説明可能なAI、ChatGPT、そして専門知識を融合させた「ヒューマン・イン・ザ・ループ」フレームワークを開発し、燃料電池や水電解槽に不可欠なアニオン交換膜（AEM）材料の効率的な開発を実現しまし... -
MDPI論文が機械学習MTPsを開発、AlGaNおよび関連材料の熱輸送特性を低コストで高精度予測
MDPI スイス 概要 MDPI誌に掲載された研究は、AlGaNおよび関連材料の静的・動的構造特性と熱輸送をシミュレーションするための機械学習モーメントテンソルポテンシャル（MTPs）を開発しました。DFT計算データで訓練されたMTPsは、格子定数、弾性定数、熱膨... -
ResearchGate論文、制約なしMLIPsが大規模データセットで優れた精度と速度を達成、静的シミュレーションを強化
ResearchGate (Machine Learning: Science and Technology) 不明 概要 ResearchGateで公開された論文は、制約のない機械学習分子間ポテンシャル（MLIPs）が、大規模なデータセットで訓練された場合に、物理的に制約されたモデルを上回る優れた精度と速度を... -
AWSとQuEra、2028年までにMegaquop規模「Libra」をAmazon Braketに導入、フォールトトレラント量子計算実現へ
AWS News Blog アメリカ 概要 AWSとQuEraは、Amazon Braketにフォールトトレラント量子コンピューティングを導入するための戦略的提携を強化しました。この提携の一環として、2028年までにMegaquopスケール（約100万個の物理量子ビットに相当する論理量子... -
Radical AIが「セルフドライビングラボ」で6ヶ月に1,200種の合金を生成、材料発見を加速
Latent.Space アメリカ 概要 Radical AIのJoseph Krause氏は、材料発見において「ワンショット」AIではなく「セルフドライビングラボ」が不可欠であると主張しました。同社の自律型ラボは、AIの仮説生成と物理的合成を組み合わせたクローズドループシステ... -
RSC論文が「デジタル材料エコシステム」を提唱、データベースとAIエージェントで材料発見を自律化
RSC Publishing イギリス 概要 RSC Publishingから発表された論文は、データ、理論、自動化を統合した新しい材料研究パラダイム「デジタル材料エコシステム」を提唱しています。このエコシステムは、信頼性の高い材料データベース、物理的フレームワーク、... -
Hugging FaceがLLMの科学的発見応用プレプリントを紹介、材料・生物・化学分野での自律エージェントの可能性強調
Hugging Face アメリカ 概要 Hugging FaceのDaily Papersが、科学的発見における大規模言語モデル（LLMs）の応用に関する複数のarXivプレプリントを特集しました。これらの論文は、生物学、化学、材料科学、物理学といった分野におけるLLMsのベンチマーク... -
ジェフ・ベゾス、AI材料科学CuspAIに4億ドル出資、評価額26億ドルで炭素回収・半導体材料開発を加速
TechCrunch イギリス 概要 ジェフ・ベゾス氏が英国のAI材料科学スタートアップCuspAIの4億ドル資金調達ラウンドを主導し、同社の評価額は26億ドルに達する見込みです。CuspAIは、生成AIを活用して材料発見プロセスを従来の数年から数ヶ月へと劇的に短縮す... -
東京科学大学・東北大学、AIの予測根拠を可視化する「解釈可能なAI」手法を開発、材料設計を加速
不明 日本 概要 東京科学大学と東北大学の研究者グループが、AIモデルが材料特性をどのように予測するかの根拠を説明する「解釈可能なAI」手法を開発しました。この新技術は、原子構造と光学スペクトル間の複雑な関係性を明確に特定し、AIの推論過程を可視... -
arXiv論文：計算材料科学、AI・ロボティクス統合で材料探索のリスク低減とメカニズム解明へ進化
arXiv アメリカ 概要 arXivで発表された論文は、計算材料科学が単なる数値再現から、材料探索をガイドしリスクを低減するアルゴリズムへと進化していることを強調しています。この新たなパラダイムは、高忠実度計算、不確実性対応フレームワーク、マルチス... -
ワシントン大学、AIと量子コンピューティングで量子材料シミュレーションを大規模化、新現象発見
EurekAlert! アメリカ 概要 ワシントン大学の材料科学者たちは、AIと量子コンピューティングを統合することで、これまで不可能だった大規模な量子材料シミュレーションを実現しました。この革新的なアプローチにより、従来の小規模なモデルでは観察できな... -
世界経済フォーラム、AIとセルフドライビングラボで材料発見を数年から数ヶ月に短縮する新戦略を提言
The World Economic Forum スイス 概要 世界経済フォーラムは、気候変動対策の鍵となる材料イノベーションを加速するため、AIと自動化された実験を統合した「クローズドループ学習システム」や「セルフドライビングラボ」の導入を提言しました。このアプロ... -
量子コンピューティング、結晶材料シミュレーションに必要な量子ビット数を4〜8個削減する新フレームワーク発表
Quantum Zeitgeist イギリス 概要 ロンドン・センター・フォー・ナノテクノロジーの研究者らが、結晶材料の量子シミュレーションに必要な量子ビット数を大幅に削減する「周期対称適応エンコーディング」フレームワークを発表しました。この新手法は、結晶... -
Hugging Face論文集、3D畳み込みオートエンコーダと潜在拡散モデルを組み合わせた電子密度生成フレームワークを公開
Hugging Face 国際 概要 Hugging Faceの論文コレクションには、電子密度の生成潜在空間ダイナミクスを学習するための生成フレームワークが紹介されました。このフレームワークは、3D畳み込みオートエンコーダと潜在拡散モデルを組み合わせることで、ab ini... -
スウェーデン・チャルマース工科大学、物理法則組み込みAIで量子コンピューティング向け光学部品開発効率を劇的に向上
SciTechDaily スウェーデン 概要 スウェーデンのチャルマース工科大学の研究者らは、物理法則をニューラルネットワークに直接組み込む機械学習アプローチを開発し、高度な光学部品の開発効率を劇的に向上させることに成功しました。この「物理法則を学習し... -
UniFFBench、汎用機械学習力場UMLFFsを実験測定値と照合し、材料シミュレーションの安定性・忠実度・弾性特性を評価
arXiv 国際 概要 新しいベンチマークフレームワーク「UniFFBench」が発表され、汎用機械学習力場（UMLFFs）を多様な鉱物システムに対する実験測定値と照合して評価します。UniFFBenchは、分子動力学（MD）シミュレーションの安定性、有限温度での構造忠実... -
大規模データセットにスケールアップされた制約なしMLIPs、静的シミュレーションで既存モデルを凌駕
ResearchGate 国際 概要 大規模データセットにスケールアップされた「制約のない」機械学習原子間ポテンシャル（MLIPs）が、幾何学的最適化や格子力学などの静的シミュレーションワークフローにおいて、物理的に制約されたモデルと比較して精度と速度の両...
