新技術・技術紹介– category –

Zhongguancun Academy, Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence 中国 概要 中国の研究チームが、汎用機械学習力場（uMLFFs）を多成分材料に適用した際の誤差起源を特定し、その精度向上に貢献しました。7,599種類の構成を持つベンチマークを構...

Mewburn Ellis イギリス 概要 Google DeepMindのGNoMEプロジェクトが、機械学習を用いて数百万もの新規結晶構造を特定し、材料設計における逆設計パラダイムへの転換を加速させています。これは、従来の試行錯誤による材料発見から、AIが特性から材料構造...

UT San Antonio Today アメリカ 概要 テキサス大学サンアントニオ校（UTSA）のMATRIX AIコンソーシアムが、AIが過去の学習内容を失わずに新しい知識を蓄積できる革新的なスパイク型ニューロモルフィックアクセラレータチップ「Genesis」を開発しました。こ...

ZME Science スウェーデン 概要 チャルマース工科大学の研究者らが、科学的仮説の生成から実験設計、自動化されたラボ装置での実行、結果の解釈までを一貫して自律的に行うAIシステムを開発した。このAIシステムは、デモンストレーションにおいてアミノア...

arXiv アメリカ 概要 研究者らは、結晶構造生成モデルと機械学習力場（MLFF）を組み合わせた反復戦略を開発し、Li–P–S系において約7万件の候補構造を生成した。このうち1万件以上が安定かつユニークな新規構造として特定され、材料設計の新たな可能性を示...

ProcGNN 韓国 概要 新論文「ProcGNN」は、PyTorchベースの物理情報グラフニューラルネットワークを導入し、多流化学プロセスのサロゲートモデリングを実現しました。ProcGNNは、共有されたユニットおよびストリーム表現を用いることで、異なるプロセスフロ...

ScienceDaily アメリカ 概要 ScienceDailyが報じた研究で、デューク大学と国際チームが13個のイオン量子シミュレーターを用いて、物質の「突然の出現」過程を再現することに成功しました。この成果は、初期宇宙の極限物理学に関連しており、量子コンピュー...

arXiv アメリカ 概要 arXivにプレプリントが発表され、関連するハミルトニアン間で変分情報を転送することで量子材料シミュレーションを加速する新戦略「AARTI（Augmented Ansatz Reuse for Target Initialization）」が開発されました。AARTIは、異なるシ...

arXiv アメリカ 概要 arXivにプレプリントが発表され、電解質の統一マルチ特性予測モデル「ElectrolyteFM」が導入されました。このモデルは、特性固有の機能と特性間の共有知識を活用することで、複数の物理化学的特性をより正確に予測します。実験では、E...

ACS Catalysis アメリカ 概要 ACS Catalysisに掲載された研究は、2D電極触媒再構築における触媒状態認識AIエージェントの活用を詳述しています。本研究は、静的な候補構造からの逆設計を、実験的にアクセス可能な触媒軌跡へと拡張する課題を解決。基板相互...

Department of Chemistry, Yale University アメリカ 概要 イェール大学とカリフォルニア工科大学の研究者らが、実在金属中の物質固有の近藤挙動を正確に予測する新たな第一原理計算戦略を開発しました。この手法は、実際の材料の原子・電子構造を使用し、...

EurekAlert!, WPI-AIMR, Tohoku University, AlphaGalileo 日本 概要 東北大学の研究者らは、材料発見プロセスに基礎的な物理知識を統合する「Physics-Grounded Materials AI（PhysMat AI）」フレームワークを発表しました。このアプローチは、相関ベース...

arXiv アメリカ 概要 arXivにプレプリントが発表され、AI誘導型クローズドループプラットフォームが、イリジウムおよびルテニウムフリーのパラジウム酸化物触媒を高スループットで発見したことが報告されました。このプラットフォームは、酸性酸素発生反応...

arXiv アメリカ 概要 arXivに発表された論文で、自然成長プロセスに着想を得た形態形成グラフ生成フレームワークが、機械格子の逆設計に導入されました。このフレームワークは、グラフ畳み込みニューラルネットワーク（GCNN）を利用してトポロジーと特性の...

Lila Sciences アメリカ 概要 Lila Sciencesは、AI駆動型クローズドループラボを駆使し、グリーン水素製造の主要ボトルネックである酸性酸素発生反応（OER）用の高耐久性パラジウム系触媒組成を3ヶ月で発見しました。AI主導のラボは、2,942種の触媒を提案...

AZoM イギリス 概要 AIと自動化の統合が材料発見プロセスを劇的に変革しており、特にGoogle DeepMindのGNoMEとMicrosoftのMatterGenが注目されています。GNoMEは1,000万種類以上の新規結晶構造を特定し、MatterGenはターゲット特性に基づいて新材料を生成...

DocShare 不明 概要 DocShareが公開した研究によると、M3GNet、CHGNet、MACE-MP-0などの汎用機械学習インターアトミックポテンシャル（uMLIPs）において、一貫したポテンシャルエネルギー表面（PES）の「体系的軟化」問題が特定されました。この研究は、わ...

Ouro 不明 概要 最近の分析により、CHGNetやMACE-MP-0などの材料科学向けAI基盤モデルが、スピネル構造におけるd電子のサイト選好性を正確に予測する上で限界があることが明らかになりました。特にCoFe2O4の例では、これらのモデルの予測が、密度汎関数理...

arXiv 国際 概要 材料設計における制約付き多目的ベイズ最適化において、取得関数の選択を適応的ポリシー選択問題として再定式化した論文が発表されました。UCB-BanditとLLM駆動のAgentic-Switchという2つの新しいコントローラーが導入され、既存の固定ポ...

arXiv 不明 概要 本研究は、Co基超合金の逆設計に特化した物理情報機械学習フレームワークを発表し、合金密度を考慮しつつ、ガンマプライム固溶温度を従来比で最大15%向上させる新規合金組成の特定に成功しました。このフレームワークは、ガウス過程回帰と...