新技術・技術紹介– category –
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汎用機械学習ポテンシャルにおけるバイアスを特定、反復微調整で精度向上へ
Journal of Chemical Theory and Computation (ACS Publications) アメリカ 概要 本研究は、MACEなどの汎用機械学習ポテンシャル（uMLIP）における内在的なバイアスと、それがモデルの微調整（ファインチューニング）の質に与える影響を詳細に調査しました... -
Meta FAIRの汎用MLIP「UMA」が2D材料の酸素プラズマ相互作用を高精度で予測、半導体製造に貢献
arXiv 不明 概要 Meta FAIRが開発した汎用機械学習ポテンシャル（MLIP）モデル「UMA」が、二次元材料である二硫化タングステン（WS2）と酸素プラズマの相互作用を高精度でモデリングし、さらに微調整によって予測性能を向上させることが示されました。この... -
機械学習ポテンシャルが量子化学計算を最大100万倍高速化、材料科学に革命
ACS Central Science アメリカ 概要 機械学習ポテンシャル（MLIPs）の急速な進歩が、量子化学計算の速度を最大100万倍に加速する可能性を秘めており、化学および材料科学分野に革命をもたらすと指摘されています。この記事では、MLIPsの多様な応用範囲と現... -
600万超の結晶で事前学習された物理情報基盤モデル「CLOUD」が材料特性予測を革新
springermedizin.de ドイツ 概要 スケーラブルで物理情報に裏打ちされたTransformerベースの結晶表現学習基盤モデル「CLOUD」が発表されました。600万以上の結晶データで事前学習されたCLOUDは、結晶対称性、Wyckoff位置、組成をコンパクトな文字列表現で... -
大規模言語モデルを因果推論で強化、2D材料設計フレームワーク「ARIA」が物理的信頼性を向上
arXiv 不明 概要 生成モデルが材料探索において物理的因果関係を十分に満たせないという課題に対し、因果関係を考慮した大規模言語モデル（LLM）フレームワーク「ARIA」が開発されました。このモデルは知識グラフを活用することで、2D材料の順方向予測およ... -
DeepMind GNoMEとMicrosoft MatterGenがAI駆動型材料探索を劇的に加速、数百万の無機結晶を高速スクリーニング
AI CERTs News アメリカ 概要 DeepMindのGNoMEやMicrosoftのMatterGenといったAIパイプラインが、グラフェンニューラルネットワークと機械学習ポテンシャルを駆使し、数百万の無機結晶を前例のない速度でスクリーニングすることに成功しました。これらのハ... -
ワシントン大学、AIと量子コンピューティング融合で新材料設計を自己改善する設計ループを開発
richardmitnick (blog) アメリカ 概要 ワシントン大学の研究は、AIと量子コンピューティングの融合により、新材料設計のための自己改善型設計ループを開発しました。AIは積層された原子シートの複雑な量子挙動をシミュレートし、量子コンピューターは将来... -
MDPI Buildingsに機械的に制約されたGNN発表、平面フレーム構造の線形静的解析精度を向上
MDPI Buildings スイス 概要 この研究は、平面トラスおよび建築骨組構造の2D線形弾性静的解析のための、機械的に制約されたグラフニューラルネットワーク（GNN）手法を開発しました。この手法は、構造システムをグラフとして表現し、様々な構造的特徴と境... -
Oxford Academicが機械学習とLLM連携で高エントロピー合金触媒の電極触媒活性を解明、高スループット探索を実現
National Science Review (Oxford Academic) 中国 概要 Oxford Academicに発表された研究は、機械学習（特にグラフニューラルネットワーク）とLLM駆動型共同フレームワークを組み合わせ、高エントロピー合金（HEA）電極触媒の電極触媒活性との相関関係を解... -
OAE Publishingが解釈可能な機械学習で(CuNiMn)-X合金の強度-延性トレードオフを解明、高性能銅合金の設計を効率化
OAE Publishing Inc. 中国 概要 OAE Publishing Inc.は、解釈可能な機械学習を用いた統合戦略により、(CuNiMn)-X合金の強度-延性トレードオフを解明し、相乗効果を持つ高性能銅合金を効率的に設計する手法を発表しました。このアプローチは、微細構造、圧... -
D-Waveがゲートモデル量子コンピューティングプラットフォームを開発、量子化学・材料科学R&Dを拡大
D-Wave カナダ 概要 D-Waveは、ゲートモデル量子コンピューティングプラットフォームの開発を進めており、量子化学、分子R&D、材料科学、触媒、エネルギーシステムなど、組織が探求できる問題の範囲を拡大することを目指しています。このプラットフォ... -
SES AIが「Molecular Universe」AI Science SaaSプラットフォームを発表、NVIDIAが検証しバッテリー材料発見を加速
Stock Pursuit アメリカ 概要 SES AIは、2億以上の小分子データベースをマッピングし、バッテリー電解質材料の発見を加速する「Molecular Universe」AI Science SaaSプラットフォームを発表しました。NVIDIAによって検証されたこのプラットフォームは、エ... -
ForbesがAI、量子、生物、化学の融合で科学的発見を加速する新たなコンピューティングエコシステムを提唱
Forbes アメリカ 概要 Forbesは、AI、量子コンピューティング、生物学的コンピューティング、化学的コンピューティングが融合し、新たなコンピューティングエコシステムを形成していると報じました。AIは、アルゴリズムの最適化、シミュレーションのスケー... -
arXivにユニバーサルMLIPの評価論文発表、反応プロセスにおける精度向上にはDFTファインチューニングが不可欠と判明
arXiv アメリカ 概要 arXivにて発表された研究は、反応イベントを含む定量的材料モデリングにおける5つの汎用機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）を評価しました。結果として、汎用MLIPは汎用ツールになりつつあるものの、反応プロセスにおけるゼロショッ... -
arXivにAI生成結晶の構造的新規性分析手法発表、既知プロトタイプへの偏り判明
arXiv アメリカ 概要 arXivにて、AIモデルによって生成された無機結晶の構造的新規性を評価するための新しいワークフローが発表されました。この研究は、AI生成結晶が重複しているか、元素置換によって再現可能か、真に新規であるかを判断するものです。結... -
ノースカロライナ州立大学が自律型化学ラボ「Flex-Cat」を発表、AIとロボティクスで需要に応じた製品切り替え可能な触媒を発見
North Carolina State University News アメリカ 概要 ノースカロライナ州立大学の研究者らが、ロボティクス、高圧化学反応器、自動分析、AIを統合した自律型化学ラボ「Flex-Cat」を開発しました。このシステムは、高性能な触媒だけでなく、反応条件を調整... -
MITが情報理論に基づくMLPを開発、金属合金の挙動モデリング精度を大幅向上
MIT News アメリカ 概要 MITの研究者らが、情報理論に基づいて化学的パターンを効率的にサンプリングする機械学習ポテンシャル（MLP）の新しい金属挙動モデリングフレームワークを開発しました。このアプローチは、化学的に無秩序な材料における広範囲の原... -
MLIP強化サンプリングシミュレーションがAu9ナノクラスターの動的構造と触媒的意義を解明、UiO-66-NH2 MOF内挙動を詳細に分析
ChemRxiv アメリカ 概要 この研究は、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）駆動型強化サンプリングシミュレーションを用いて、UiO-66-NH2 MOFに閉じ込められたAu9ナノクラスターの構造的および動的挙動を詳細に調査しました。ab initio分子動力学とwell-tem... -
LLMがCo-Cr-Ni中エントロピー合金の熱輸送特性スクリーニングを自動化、自律型材料発見ワークフローを概念実証
ChemRxiv アメリカ 概要 この研究は、大規模言語モデル（LLM）の意思決定モジュールを分子動力学シミュレーションと統合した、再現可能なクローズドループワークフローを提示しました。これにより、Co-Cr-Ni中エントロピー合金の熱輸送特性スクリーニング... -
米国エネルギー省（DOE）、Microsoftと連携しAI活用でバッテリー電解質材料とクリーンエネルギー材料を発見
OSTI (Office of Scientific and Technical Information) 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を積極的に推進しており、Microsoftと協力して基盤モデルを活用し、新しいバッテリー電解質材料の特定に取り組んでいます...
