新技術・技術紹介– category –
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Leo AI、AIが機械設計における材料選択を革新し最適な高性能材料を効率的に特定
Leo AI 国際 概要 AI技術が機械設計分野における材料選択プロセスを根本的に変革し、高性能材料の特定と最適化を劇的に効率化することが報告されました。AIは、多目的最適化アルゴリズムを駆使し、強度、重量、コスト、環境への影響など複数の性能指標に基... -
結晶対称性を活用したAIモデルSG-CDVAE、スピントロニクス向けに4つの安定な新規反強磁性体を特定
AZoM 国際 概要 新しい対称性ガイド型AIモデル（SG-CDVAE）が、スピントロニクス応用に特化した4つの安定な反強磁性体候補を特定しました。この生成深層学習フレームワークは、結晶学的空間群情報を直接モデルに組み込むことで、磁性結晶材料の逆設計プロ... -
IBM、LLMを活用した進化的フレームワークで465種類の新規量子誤り訂正コード候補を発見
IBM Research アメリカ 概要 IBMの研究者らは、大規模言語モデル（LLM）を用いた進化的フレームワークを開発し、量子誤り訂正コードの探索において465もの新規候補を特定しました。この画期的なアプローチは、LLMが量子コンピューティングの複雑な問題を理... -
スイスPSIのAIモデル、X線回折では困難だった結晶構造中の水素原子位置を正確に特定
Chemistry World スイス 概要 スイスのパウル・シェラー研究所（PSI）の研究者らが、無機結晶構造内でこれまで特定が困難だった欠落水素原子の位置を正確に配置するAIモデルを開発しました。この新技術は、従来のX線回折では困難だった水素原子の検出を可... -
AIと生成モデルが有機半導体の発見を加速、逆設計で特性制御を強化
Request PDF 国際 概要 機械学習と生成AIが有機半導体の設計と発見を劇的に加速することが、最新のレビュー論文で強調されました。これらのAI技術は、分子構造と特性の複雑な関係を解明し、ハイスループットスクリーニングや逆設計によって目標とする性能... -
Matforge社、AI科学者で半導体材料ボトルネックを打破：Google GNoMEとMicrosoft MatterGenが新結晶構造発見を加速
Founderland アメリカ 概要 サンフランシスコのスタートアップMatforgeが、AI科学者を活用して半導体向け新材料を発見し、1兆ドル規模のチップ需要における材料ボトルネック解消を目指している。Google DeepMindのGNoMEプロジェクトは220万の新規結晶構造... -
機械学習がシリコン-ゴールドナノピラーの隠れたナノフォトニック共鳴を解明、複雑材料解析を加速
npj Computational Materials グローバル 概要 機械学習（ML）技術が、シリコン-ゴールドナノピラーにおけるこれまで検出困難だった隠れたナノフォトニック共鳴を明らかにした。開発された新しいMLワークフローは、低損失EELS（電子エネルギー損失分光法）... -
結晶構造予測の形式理論が結晶構造の逆設計と材料特性予測を革新
arXiv アメリカ 概要 結晶構造予測のための形式理論が発表され、制約付き結晶深層畳み込み生成敵対的ネットワーク（CG-DCGAN）を用いた結晶構造の逆設計や、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた材料特性予測への応用が言及されている。この研究は... -
生体高分子データセットの機械学習活用に向けたデータ標準化が急務に
Biomacromolecules - ACS Publications アメリカ 概要 生体高分子データセットを機械学習に活用する上で、データ標準化が極めて重要であることが指摘された。LLMとケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクスプラットフォームの統合には、デ... -
Fermilab、DOEのGenesisミッションを支えるAI駆動型科学発見向け大規模データインフラを構築
Fermilab 米国 概要 米国エネルギー省（DOE）のGenesisミッションを支援するため、FermilabはAI駆動型科学的発見を推進する安全かつ大規模なデータインフラ「Fermi Data Platform」を提供しています。このプラットフォームは、AI対応のデータストレージと... -
Google DeepMindのGNoMEが220万の安定結晶構造を発見、エネルギー材料設計に新時代
DEV Community 多国籍 概要 AIがクリーンエネルギー材料の発見を劇的に加速させ、これを「材料問題」から「発見速度の課題」へと転換していると報じられました。Google DeepMindのGNoMEは、220万の新しい安定結晶構造を特定し、そのうち38万は実用可能であ... -
世界経済フォーラム、AIと物理実験の閉ループ統合で材料革新を加速し気候危機に対応を提言
The World Economic Forum スイス 概要 世界経済フォーラムは、AIが材料イノベーションを加速させ、気候危機への対応に不可欠であると指摘し、そのためにはAIと物理実験との閉ループシステムでの統合が必要だと提言しています。このシステムでは、AIが材料... -
America Makes、積層造形材料のAIベース認定促進へ200万ドルを授与
America Makes / NCDMM 米国 概要 米国の積層造形技術イノベーション機関America MakesとNCDMMは、「積層造形における材料許容値のための人工知能（AIM-4AM）」プロジェクトに200万ドルを授与しました。このプロジェクトは、レーザー粉末床溶融（LPBF）で... -
米国Tech Guide、量子コンピューティングが創薬・材料研究・金融最適化を加速する可能性を解説
Tech Guide 米国 概要 Tech Guideは、量子コンピューティングが創薬、材料研究、暗号学、金融最適化といった分野で近い将来、有望な進歩をもたらすと解説しています。これらの分野では、従来のソルバーが実用的な限界に達しています。量子コンピューターは... -
韓国メディア報道：SES AI社、ロボティクス需要に応えバッテリー材料発見AI「vibe research」を強化
The Korea Times 韓国 概要 ボストンに拠点を置くバッテリー企業SES AIが、ロボット工学の需要増大に対応するため、バッテリー材料発見のためのAI駆動型アプローチ「vibe research」に注力していると韓国メディアが報じました。同社の「Molecular Universe... -
INX社とAlbert Invent社が戦略的提携、AI活用でR&D業務のイノベーション加速へ
Business Wire 米国 概要 材料科学企業のINXは、AIネイティブなR&Dオペレーティングシステムを提供するAlbert Inventとの戦略的提携を発表し、R&D業務におけるAI駆動型イノベーションを促進します。Albert Inventは、INXの科学チームが実験データ... -
arXiv論文、自動化・大規模並列化された機械学習原子間ポテンシャル構築ワークフロー「AutoPot」を発表
arXiv 米国 概要 arXivで公開されたプレプリントは、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）を自動化かつ大規模に並列化して構築するワークフロー「AutoPot」を発表しました。MLIPは原子モデリングに量子精度をもたらし、量子的に正確なマルチスケールシミュ... -
arXiv論文、原子間ポテンシャルの機械学習基盤モデルにおける6つの未解決課題を提示
arXiv 米国 概要 arXivに掲載された論文は、原子モデリングにおける機械学習（ML）の急速な進歩と、原子間ポテンシャルが材料科学の中心的なツールとなっている状況をレビューしています。本論文は、ML原子間ポテンシャル（MLIP）基盤モデルの開発における... -
IJCRT.org論文、AIと数学的モデリングの融合が材料工学に革命をもたらし発見を加速と提唱
IJCRT.org インド 概要 IJCRT.orgに掲載された論文は、数学的モデリングとAIの組み合わせが、予測的な洞察を提供し、材料発見を加速することで材料工学に革命をもたらしていると論じています。機械学習、深層学習、強化学習が、合金、ポリマー、触媒、バッ... -
研究者、AIで化学反応の遷移状態を高速かつ高精度に予測する「React-OT」を開発
The Research Code 不明 概要 研究者たちは、化学反応の遷移状態を前例のない速度と精度で予測できる機械学習アプローチ「React-OT」を開発しました。この技術は、創薬、触媒設計、および材料科学の分野における開発プロセスを大幅に加速させます。React-O...
