新技術・技術紹介– category –
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IBM、サブ1nm「NanoStack」半導体技術を発表、AIチップ性能50%向上または消費電力70%削減へ
Data Center Knowledge アメリカ 概要 IBMは、AIワークロード向けチップスケーリングを拡張するサブ1ナノメートルの「NanoStack」半導体技術を発表しました。この研究デバイスは、垂直積層型3D統合によりトランジスタ構造をスタックし、トランジスタ密度の... -
教師なしMLがリチウム電池新素材探索を加速、次元削減問題を克服
未公表研究 不明 概要 この研究は、機械学習における次元削減の課題を克服する、教師なし材料発見のための堅牢な統計的フレームワークを導入しました。最適埋め込み次元を決定することで情報損失を抑制し、高次元の材料データからリチウムベースの新規候補... -
ヴィリニュス大学、国際チームと連携し「QUASIMODO」プロジェクトで多成分超低温原子量子シミュレーターを開発
Vilnius University (VU) リトアニア 概要 ヴィリニュス大学の物理学者を含む国際チームは、「QUASIMODO」プロジェクトで次世代量子シミュレーターの開発を進めています。このプロジェクトは、多成分超低温原子を用いて、従来のコンピューターではモデル化... -
Orbital Industries、材料科学向け「AlphaFold」として5000万ドルを調達、総額7100万ドルに
Resilience Media アメリカ 概要 材料科学の「AlphaFold」と称されるディープテックスタートアップOrbital Industriesが、新たに5000万ドルの資金を調達し、総額7100万ドルに達しました。同社は、産業技術ハードウェアに注力し、希少な材料や部品、不安定... -
IBM Quantum、量子クレジットプログラムで複雑材料向け次世代量子アルゴリズム開発を推進
IBM Quantum アメリカ 概要 IBM Quantumは、量子クレジットプログラムを通じて、複雑な材料、特に多体相互作用を持つ系の量子シミュレーションの進歩を強力に推進しています。このプログラムは、古典的なコンピューターではシミュレートが困難な問題に対し... -
Cen-Online.org、デジタルツールとAI活用による触媒発見のブレークスルーと産業応用を詳述
Cen-Online.org 不明 概要 Cen-Online.orgの記事は、触媒作用の最近の進歩とその産業応用について詳述し、デジタルツールとAIが触媒発見をどのように変革しているかを強調しています。計算化学、機械学習、自動化された実験が連携することで、よりクリーン... -
Lisa Pedrosa、AIとロボティクス統合による「自己駆動型ラボ」の台頭と科学的発見の変革を解説
Lisa Pedrosa アメリカ 概要 Lisa Pedrosa氏の記事は、AIとロボット工学、人間の専門知識を統合した「自己駆動型ラボ」が、科学的発見を根本から変革している状況を解説しています。自己駆動型ラボは、継続的な学習ループを通じて、実験の設計、実行、分析... -
東京科学大学、トランジスタ測定から半導体材料パラメータを1ミリ秒未満で高精度に推論するMLフレームワーク開発
Institute of Science Tokyo / Advanced Intelligent Systems 日本 概要 東京科学大学の研究者らは、半導体材料の逆問題解決において画期的な機械学習フレームワークを開発しました。このタンデムニューラルネットワークは、トランジスタ測定値から半導体... -
米国エネルギー省、Microsoftと協働しAIイノベーションエコシステムを推進、バッテリー材料開発を加速
Department of Energy アメリカ 概要 米国エネルギー省（DOE）は、AIイノベーションエコシステムの推進に積極的に取り組んでおり、特に先進的なコンピューティングと材料研究にAIを活用しています。Microsoftとの協力により、新しいバッテリー電解質材料の... -
Frontiersが「高レート電池向けAI駆動型材料発見」研究テーマを始動、次世代エネルギー貯蔵を加速
Frontiers スイス 概要 Frontiers誌は、「高レート電池向け高スループットAI駆動型材料発見と設計」という新たな研究テーマを開始しました。このテーマは、機械学習による予測設計、ハイスループット計算スクリーニング、データ駆動型実験手法を通じて、高... -
東京科学大学、ALIGNNとクラスタリング融合AIで材料予測の解釈性を大幅向上、光学吸収スペクトルを精密予測
Lab Manager 日本 概要 東京科学大学の研究チームは、グラフニューラルネットワーク（ALIGNN）と階層的クラスタリングを組み合わせることで、AIによる材料予測の解釈性を画期的に高める新手法を開発しました。この手法は、原子構造から高次元の光学吸収ス... -
ASML、TSMC、imecが2D材料トランジスタの300mmウェハ統合プロセスを確立、産業応用へ加速
The cleanroom Portal ヨーロッパ 概要 半導体業界の主要企業であるASML、TSMC、imecは、2D材料ベースのトランジスタ（MoS2 nFETおよびWSe2 pFET）向けに、50nmのコンタクトポリピッチ（CPP）を持つ300mmウェハ統合プロセスを発表しました。この画期的な成... -
韓国浦項市がAI駆動型「K-Graphene Foundry」を政府支援で設立、2D材料R&Dを加速
The Investor 韓国 概要 韓国の浦項市が政府支援を受け、AI駆動型グラフェンおよび2D材料の製造・実証プラットフォーム「K-Graphene Foundry」を構築する計画を発表しました。このプロジェクトは、2Dナノ材料を活用した電子機器、センサー、エネルギー貯蔵... -
IBMがAIチップ設計をサブ1nm「NanoStack」で革新、性能50%向上または消費電力70%削減
Data Center Knowledge アメリカ 概要 IBMは、AIワークロードの増大する需要に応えるため、チップスケーリングをサブ1nmまで拡張する革新的な半導体技術「NanoStack」を発表しました。この3次元アーキテクチャは、トランジスタを垂直に積層することで、現... -
LLMとMLIPが固体電解質探索のボトルネックを打破、AI閉ループアーキテクチャが開発を加速
arXiv 不明 概要 固体電解質の発見における長年の課題に対し、大規模言語モデル（LLM）と機械学習ポテンシャル（MLIP）を統合的に活用する革新的なアプローチが提案されました。AI駆動型の候補設計、多尺度シミュレーション、不確実性を考慮した選択、実験... -
AIと物理学の協働で水素貯蔵材料設計に画期的な進展、最適格子設計を特定
Phys.org アメリカ 概要 AIと物理学の革新的な協働により、水素貯蔵材料の設計において画期的な進展がもたらされました。研究は、水素貯蔵容量が金属格子の原子スケール形状とその熱応答特性に密接に相関することを発見し、最適な金属原子半径と比較的柔ら... -
シンガポール国立大学とトロント大学が1,000万ドルの「Materials Data Foundry」を立ち上げ、AI材料探索を加速
AcademicJobs.com Singapore 概要 シンガポール国立大学とトロント大学Acceleration Consortiumが、1,000万ドルを投じてAIとロボティクスを組み合わせたオープンな自律型研究プラットフォーム「Materials Data Foundry」を立ち上げました。この新ラボは、A... -
ノースカロライナ州立大学が「Flex-Cat」自己駆動型ラボで触媒を自律発見、オンデマンド生産を実現
North Carolina State University アメリカ 概要 ノースカロライナ州立大学の研究チームが、ロボティクス、高圧化学反応器、自動分析、AIを組み合わせた「Flex-Cat」という自己駆動型化学ラボを開発しました。このシステムは、触媒のレシピと反応条件を自... -
Atinary TechnologiesがAI駆動型閉ループ実験で触媒最適化・プロセス安全性向上を実証
Atinary Technologies アメリカ 概要 Atinary Technologiesは、AI、ロボティクス、人間の科学的専門知識を統合した自己駆動型ラボにおける閉ループ実験を通じて、研究開発プロセスの根本的な変革を実証しました。同社は、SDLabs®プラットフォームをChemspe... -
デンマーク工科大学がAIとロボットアームで新材料開発を「数十年から数日」に短縮する自己駆動型ラボを稼働
Mirage News デンマーク 概要 デンマーク工科大学（DTU）が、AIとロボットアームが自律的に化学実験を行う「自己駆動型ラボ」の開発に成功しました。この革新的なシステムは、通常数十年を要する新材料開発プロセスをわずか数日にまで短縮する可能性を秘め...
