新技術・技術紹介– category –
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LG AI ResearchがLLM「EXAONE Discovery」を発表、新育毛成分や液浸冷却液を発見しICML 2026で実用化事例を披露
LG AI Research (via Korea JoongAng Daily) 韓国 概要 LG AI Researchは、ICML 2026において、大規模言語モデル（LLM）「EXAONE」を基盤とする産業用AIアプリケーション「EXAONE Discovery」を発表し、その実用化事例を披露しました。EXAONE Discoveryは... -
バッファロー大学、ミリ秒単位でナノ粒子触媒を生成する新手法開発、AI連携で開発を自動化
University at Buffalo (UB) アメリカ 概要 バッファロー大学の研究チームが、複数の金属をミリ秒単位で均一なナノ粒子に結合させ、先進的な触媒材料を迅速に生成する新手法を発表しました。この1段階プロセスは、エネルギーおよび電子アプリケーション向... -
アルゴンヌ国立研究所がAI駆動型フレームワーク「ChemGraph」を発表、材料研究をLLMで加速
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所は、計算化学および材料科学シミュレーションのセットアップ、実行、分析を自動化するオープンソースのAI駆動型フレームワーク「ChemGraph」を発表しました。このシステムは、大規模言語モ... -
東北大学AIMR、LLMと実験を融合したChatHEAで燃料電池用触媒を発見、商用Pt/Cを超える性能
東北大学 高度材料研究機構 (AIMR) 日本 概要 東北大学高度材料研究機構（AIMR）と国際共同研究チームは、大規模言語モデル（LLM）と実験を組み合わせた協調フレームワーク「ChatHEA」を開発し、燃料電池の酸素還元反応用高エントロピー合金（HEA）触媒の... -
Quandelaがスピン光量子コンピューターでFermi-Hubbardシステムを2時間でシミュレート可能と発表
Quandela フランス 概要 フランスの量子コンピューティング企業QuandelaとWalrus Computingは、フォールトトレラントなスピン光量子コンピューターが、材料科学における重要な課題である商業的に関連性の高いFermi-Hubbardシステムを約2時間という短い時間... -
積層造形向け生体医療用高エントロピー合金をMLで設計、1500万組成から最適Zr合金を選定
Taylor & Francis Group - Figshare 国際 概要 積層造形（AM）向け生体医療用高エントロピー合金（BioHEAs）の設計において、機械学習フレームワークが導入され、約1500万の広大な組成空間から低弾性率、高強度、耐損傷性を兼ね備えた最適なBioHEA組成の特... -
人間とLLMの協調で新規ペロブスカイト型材料Ba3PtO5を発見、材料合成・発見速度を加速
arXiv 国際 概要 大規模言語モデル（LLM）とAIツールの進化が予測材料の生成速度を大幅に高める一方で、新規材料の実験的発見が遅れているという課題に対し、人間とLLMの協調が画期的な解決策となることが示されました。本研究では、この協調プロセスを通... -
Firefly-GeniがLLM活用で熱活性化遅延蛍光（TADF）分子候補を自律生成
ChemRxiv 国際 概要 Firefly-Geniは、大規模言語モデル（LLM）支援データ抽出、マルチタスク特性予測、条件付き分子生成、理論評価を統合した、自動化された解釈可能なアクティブ進化フレームワークとして発表されました。この閉ループワークフローにより... -
MLIPにおける原子部分電荷の課題が非共有結合相互作用の高精度シミュレーションを阻害
ACS Publications (Journal of Chemical Theory and Computation) 国際 概要 機械学習インターアトミックポテンシャル（MLIP）は、分子動力学シミュレーションにおいて密度汎関数理論（DFT）レベルの精度を低コストで実現する大きな可能性を秘めていますが... -
東京理科大学が機械学習で新クラスの強磁性準結晶を発見、AIが磁性材料開発を加速
Digital Journal (Tokyo University of Science) 日本 概要 東京理科大学の研究チームは、機械学習を応用することで、これまでにない新しいクラスの強磁性準結晶の開発に成功しました。このAIガイドアプローチは、従来の試行錯誤的な手法に依存せず、安定... -
AI統合による先進材料製造がエネルギー貯蔵、触媒、環境応用で革新を加速
Frontiers (Journal of Energy Research & Reviews) 国際 概要 人工知能（AI）を統合した先進材料の製造が、エネルギー貯蔵、触媒、環境アプリケーションの分野で革命的な変革をもたらしていると報告されました。機械学習は触媒発見プロセスを加速し、計算... -
arXivでMLIP Studioが発表、60以上のMLIPを統合し原子シミュレーションの計算コストを大幅削減
arXiv 国際 概要 オープンソースの無料プラットフォーム「MLIP Studio」がarXivで発表され、60以上のユニバーサル機械学習インターアトミックポテンシャル（MLIP）を統合し、原子シミュレーションとベンチマークを容易にします。このプラットフォームは、... -
RSCがMOF吸着スクリーニングでMLIPと古典力場を統合、DFT精度を低コストで実現
The Royal Society of Chemistry (Chemical Science) 国際 概要 金属有機構造体（MOF）の吸着スクリーニングにおいて、古典的な力場とユニバーサル機械学習インターアトミックポテンシャル（u-MLIP）を統合した効率的なハイブリッドスクリーニングワークフ... -
89元素対応のユニバーサル基盤モデル「NEP89」が原子シミュレーションの計算効率を3桁向上
(unknown, likely a preprint server like arXiv or journal) 国際 概要 89元素にわたる無機および有機材料に対応するニューロエボリューションポテンシャルアーキテクチャに基づく基盤モデル「NEP89」が発表されました。NEP89は、経験ポテンシャル並みの... -
大阪大学がAI設計の自己修復性超接着ハイドロゲルを開発、水中接着力と材料発見速度が大幅向上
The Times of India (Osaka University) 日本 概要 大阪大学の研究チームがAIを駆使し、水中でも強力な接着力を維持し、かつ自己修復能力を持つ超接着性ハイドロゲルを開発しました。このAI駆動型フレームワークは、従来の試行錯誤的な手法に比べ、有望な... -
量子コンピューティングが計算物理学を革新、材料・化学シミュレーションを原子レベルで高精度化
Quantum + AI Insiders アメリカ 概要 量子コンピューティングが計算物理学に革命をもたらし、材料科学や化学における分子および材料のシミュレーションにおいて、電子構造レベルでの前例のない精度を実現していると報じられました。この技術は、古典的な... -
ルクセンブルク大学、AIとシミュレーション融合の「BATMAT」で電池材料開発を100倍加速
myScience (University of Luxembourg) ルクセンブルク 概要 ルクセンブルク大学のアレクサンドル・トカチェンコ教授は、AIと物理ベースのシミュレーションを組み合わせた画期的な「BATMAT」プラットフォームを開発しました。この閉ループシステムは、新し... -
ジョンズ・ホプキンス大学とトヨタTRIがAIと自動実験で次世代フッ化物イオン電池電解質開発を加速
Johns Hopkins University, Department of Chemical and Biomolecular Engineering アメリカ 概要 ジョンズ・ホプキンス大学とトヨタ自動車研究所（TRI）の共同チームは、AIとハイスループット自動実験を組み合わせることで、次世代フッ化物イオン電池の電... -
東京理科大学がAI触媒逆設計で白金使用量削減、燃料電池の効率向上に貢献
Science Tokyo 日本 概要 東京理科大学の研究チームは、AIを駆使して高活性かつ高耐久性の触媒材料を設計する革新的な手法を開発しました。このAI駆動型アプローチにより、燃料電池の性能向上に不可欠な白金触媒の使用量を削減し、より効率的な材料設計が... -
アールト大学がAIと量子物理学を融合し、室温超伝導体候補を2種発見し探索速度を劇的に向上
ScienceDaily (Aalto University) フィンランド 概要 フィンランドのアールト大学の研究チームは、機械学習と量子物理学を革新的に組み合わせることで、室温超伝導体候補を探索する新手法を開発し、実際に2つの新しい超伝導体を発見しました。このAI駆動型...
