新技術・技術紹介– category –
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SpinQ、量子シミュレーションを強化する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発表、材料科学・創薬を加速
SpinQ 中国 概要 SpinQは、化学および材料科学における量子シミュレーションを強化するための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発表しました。このプラットフォームは、分子や凝縮系をより正確にモデル化する能力を強調し、創薬や材料... -
ACS PublicationsがMACE-QEqポテンシャルを発表、MLIPの長距離静電相互作用と電荷移動の課題を解決し、ZnO・水系の精度を向上
Journal of Chemical Theory and Computation (ACS Publications) 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）の課題である長距離静電相互作用と電荷移動に対処するため、等変多原子クラスター展開（MACE）ポテンシャルを電荷平衡化（Q... -
主要メーカーが量子コンピューティングに数十億ドルを投じ、原子レベルの材料R&Dを加速
Forbes アメリカ 概要 主要メーカーが、量子コンピューティングを材料R&Dに積極的に導入し、原子レベルでの材料シミュレーションに数十億ドルを投資しています。量子コンピューターは、従来のスーパーコンピューターでは困難な複雑な原子相互作用をモ... -
信頼性ゲート付き第一原理フィードバック「InvDesMobility」がクローズドループ材料発見を加速、キャリア移動度予測で効果
ResearchGate アメリカ 概要 この論文は、信頼性ゲート付き第一原理フィードバックフレームワーク「InvDesMobility」をクローズドループ逆材料設計に導入しました。InvDesMobilityは、目標機能に基づいて構造を発見することに特化し、高価な第一原理計算の... -
情報理論と機械学習の融合により、合金のMLPモデルが積層欠陥エネルギー・相図予測で高精度を達成
Science Advances (PubMed) アメリカ 概要 この研究は、情報理論と機械学習を組み合わせることで、金属合金の機械学習ポテンシャル（MLP）の設計を最適化する新しいアプローチを提案しました。この手法は、合金の組成および構造全体の挙動を効果的に捉え、... -
NVIDIA、新AIソフトウェア「ALCHEMI NIMマイクロサービス」で化学・材料科学の発見を大幅加速
NVIDIA News アメリカ 概要 NVIDIAは、ALCHEMI NIMマイクロサービスを含む新AIソフトウェアを発表し、化学および材料科学における発見プロセスを大幅に加速します。ALCHEMIは、バッチ幾何学的緩和と分子動力学に特化しており、研究者が数百万の分子や材料... -
アルゴンヌ国立研究所、277万ドルを投じAIと自動化で触媒発見を加速する「Accelerated Catalyst Design Foundry」を設立
Lab Manager アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所が277万ドルの「Accelerated Catalyst Design Foundry」プロジェクトを主導し、AI、自動化、統合実験ワークフローを用いて触媒発見を加速します。この取り組みは、計算ツールと自動化ラボシステムを連携さ... -
Hugging FaceがCrystalCLRとCHGNetを発表、機械学習で材料特性予測を改善
Hugging Face アメリカ 概要 Hugging Faceは、CrystalCLRフレームワークとCHGNet機械学習原子間ポテンシャルの発表を通じて、材料特性予測の新たな進歩を強調しました。CrystalCLRは結晶グラフニューラルネットワークを用いたコントラスティブ学習により材... -
AIモデルがX線回折で検出困難な結晶構造の水素原子を正確に特定し、材料シミュレーション精度を大幅向上
Chemistry World (Royal Society of Chemistry) イギリス 概要 研究者たちは、従来のX線回折では検出が困難な無機結晶構造内の欠落した水素原子を正確に配置するAIモデルを開発しました。この生成AIモデルは、既知の構造を維持しつつ水素原子を挿入するよ... -
AIが有機電気化学エネルギー材料の設計とモデリングを加速、高性能バッテリー開発に貢献
ChemRxiv アメリカ 概要 AIは、データ駆動型特性予測、機械学習原子間ポテンシャル、生成分子設計、大規模言語モデル（LLM）を活用したワークフローを通じて、有機電気化学エネルギー材料（OEEM）の計算設計とモデリングを劇的に変革しています。これによ... -
SchubertグループがAI4X会議でAI駆動型ポリマー研究を発表、高分子材料発見を加速
不明 ドイツ 概要 Schubertグループは、シンガポールで開催されたAI4X Conference 2026で、AI駆動型ポリマー研究の最新進捗を発表しました。彼らの研究は、自動化、高スループット実験、機械学習が新しい機能性ポリマー材料の発見をいかに加速するかを強調... -
パデュー大学、計算材料設計およびマテリアルズインフォマティクス分野でポスドク研究員を募集、DFT・MLIPs研究を強化
ApplyKite アメリカ 概要 パデュー大学は、計算材料設計とマテリアルズインフォマティクス分野でポスドク研究員の募集を開始しました。このポジションは、密度汎関数理論（DFT）、欠陥シミュレーション、機械学習分子間ポテンシャル（MLIPs）といった原子... -
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...
