新技術・技術紹介– category –
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ACS Publications、自律走行型顕微鏡（SDM）の進化をレビュー：ナノスケール研究の加速と合成統合への展望
Accounts of Chemical Research - ACS Publications アメリカ 概要 本論文は、AIと機械学習を統合して自動化システムから完全に自律的なシステムへと移行する自律走行型顕微鏡（SDM）の進化をレビューしています。SDMは、データ取得、分析、実験制御のルー... -
アルゴンヌ国立研究所、AI駆動ロボティクスで自律的な科学的発見を推進、「RAPID」ラボで開発サイクルを短縮
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所は、AI駆動ロボティクスを通じて自律的な科学的発見を推進し、生物学、化学、材料科学の実験を革新することを目指しています。同研究所の「Robotic Autonomous Platforms for Innovative D... -
AIが化学工学を再構築：反応設計からスマート製造まで、クローズドループ自律型ラボでR&Dを加速
EurekAlert! Global 概要 AIは反応設計からスマート製造まで、化学工学を根本的に再構築しています。広範な化学データセットで事前学習された基盤モデルは、特性予測や新規分子生成に活用され、AI駆動の提案とロボット合成・テストを組み合わせたクローズ... -
arXiv論文：新MLポテンシャル「TWIN」が生体分子シミュレーションでab initio精度に匹敵する転送性を実現
arXiv Global 概要 arXivにプレプリントとして発表された研究は、生体分子システム向けに高い転送性を持つ暗黙的溶媒機械学習ポテンシャル（MLP）「TWIN（Transferable Water Implicit Network）」を提示しています。TWINはEquivariant Graph Neural Netwo... -
arXiv論文：AI駆動型科学発見に向け、非構造化文献を知識ベースに変換するフレームワークを提案
arXiv Global 概要 arXivプレプリントとして発表された研究は、AI駆動の科学的発見を加速するため、非構造化された科学文献を統一されたAI対応の科学知識ベースに変換する自律型フレームワークを紹介しています。このフレームワークは、科学出版物を構造化... -
CatDT、AI駆動型デジタルツインで自律的な不均一系触媒発見を実現し、実験データと高精度に一致
Academic Journal Global 概要 CatDT（Catalysis Digital Twin）は、自律的な不均一系触媒発見のための忠実で条件認識型の触媒シミュレータとして発表されました。これはガス-固体および液体-固体モデリングを統合し、効率的な経路発見のためのUniMechや改... -
CASUS、AI駆動型計算アプローチで貴金属フリー太陽燃料触媒を発見、水素生成とCO2還元効率を向上
TechTrek ドイツ 概要 ヘルムホルツ・ツェントルム・ドレスデン・ロスエンドルフ（HZDR）の先端システム理解センター（CASUS）は、機械学習、量子化学計算、大規模スクリーニングを組み合わせたAI駆動型計算アプローチを開発し、太陽光を効率的に化学エネ... -
arXiv論文：自己組織化NCAが単一テンプレートで不規則メタマテリアルを生成設計、医療・ロボティクスに応用
arXiv Global 概要 arXivプレプリントとして発表された研究は、データ消費型生成AIの限界を克服するため、自己組織化ニューラルセルオートマタ（NCA）を用いた不規則メタマテリアルの生成設計フレームワークを提案しています。NCAフレームワークは、学習さ... -
arXiv論文：擬似ラベル排除の新フレームワーク「ATR」でMLIPの動的安定性を向上
arXiv Global 概要 arXivにプレプリントとして公開された研究は、汎用機械学習原子間ポテンシャル（uMLIP）の信頼性と汎化能力を大幅に向上させる「Adaptive Multi-Teacher Routing (ATR)」フレームワークを紹介しています。ATRはトレーニング中に信頼でき... -
IBMとORNL、ハイブリッド量子-AIで核融合炉トリチウム生成の希少材料をシミュレート
Live Science アメリカ 概要 IBMとオークリッジ国立研究所（ORNL）の科学者たちは、ハイブリッド量子-AIコンピューティングを駆使して、核融合炉に不可欠な希少水素同位体であるトリチウムの生成プロセスをシミュレートする世界初の実験に成功しました。こ... -
大阪大学、AI設計で水中でも超強力な接着・自己修復が可能なハイドロゲルを開発
The Times of India 日本 概要 大阪大学などの日本の研究機関が、AI設計により水中での優れた接着強度、自己修復能力、および高い機械的強度を兼ね備えた超接着性ハイドロゲルを開発しました。機械学習とハイスループット実験を組み合わせたAI駆動型フレー... -
東京理科大学、AIが触媒設計の活性と安定性の両立を学習・提案する手法を開発
Science Tokyo / Mirage News 日本 概要 東京理科大学の研究チームは、高活性と高安定性という相反する特性を両立させる触媒をAI支援で設計する新手法を開発しました。AIはパターンを学習し、高効率な触媒構造を自律的に提案。この成果は、バッテリー材料... -
AIと自動実験を統合した「自律走行型ラボ」が化学・材料科学の発見を加速
ResearchGate (Review) Global 概要 機械学習と自動実験プラットフォームを統合した「自律走行型ラボ（SDL）」が、化学および材料科学における分子・材料発見のペースを劇的に加速させています。SDLはAIを活用して膨大なデータセット内の相関関係を明らか... -
材料科学におけるML進展：特性予測から構造設計まで、LLMの検証が重要
Academic Review / Journal Global 概要 材料科学における機械学習（ML）の役割に関する最新のレビューは、特性予測、新規材料発見、プロセス最適化におけるその影響を詳述しています。特に、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）、結晶構造のためのグラフ... -
ACS Publications、低温柔軟有機結晶の解明に向けた物理学駆動型計算パラダイムとAI支援マルチスケールシミュレーションを提案
ACS Publications アメリカ 概要 本研究は、低温で柔軟性を示す有機結晶の特性を解明するため、物理学駆動型計算パラダイムを提案しています。このアプローチは、AI支援マルチスケールシミュレーションと機械学習力場（MLFF）を組み合わせ、逆設計のための... -
arXiv論文、ML力場トレーニングで少ないラベル数でもフルデータ精度を達成するデータ選択戦略を実証
arXiv 国際 概要 本論文は、機械学習力場（MLFF）のトレーニングとファインチューニングにおけるデータ選択の重要性を詳細に調査し、LLPR（Least-Likely to Predict Region）のようなアクティブラーニング戦略が、より少ないラベル数でフルデータ精度を達... -
MLIP Studioが無料Webアプリ「MLIP Studio」をリリース、60種以上の汎用MLPで分子・材料シミュレーションを加速
MLIP Studio Blog 不明 概要 MLIP Studioは、汎用機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）を用いた分子および材料の原子計算を可能にする無料Webアプリケーション「MLIP Studio」をリリースしました。このアプリケーションは、MACE、FAIRChem/UMA、MatterSim、... -
arXiv論文、等変グラフニューラルネットワークによる原子モデリングの変革と分子粗視化の進歩
arXiv 国際 概要 本論文は、等変グラフニューラルネットワーク（EGNN）を含む機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が、量子力学的データからポテンシャルエネルギー面を学習することで原子モデリングをいかに変革したかを議論しています。さらに、分子粗視... -
arXiv論文、d4/d6/d7ペロブスカイト酸化物MDシミュレーションでMACEとCHGNetの限界と可能性を検証
arXiv 国際 概要 本論文は、d4/d6/d7ペロブスカイト酸化物の分子動力学（MD）シミュレーションにおいて、MACEとCHGNetといった基盤機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の成功と限界を詳細に検証しています。システム固有のトレーニングなしでナノ秒スケー... -
YouTubeチャンネルyaavikmaterials、ML原子間ポテンシャルがDFT精度で大規模MDを可能にしシステムサイズのトレードオフを解消
yaavikmaterials (YouTube) 不明 概要 YouTubeチャンネルyaavikmaterialsの動画では、MACE、NequIP、CHGNetといった機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が、分子動力学（MD）シミュレーションにおけるシステムサイズとシミュレーション時間の間のトレード...
