新技術・技術紹介– category –
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MIT CrysVCDフレームワーク、AIで材料設計の安定性を大幅改善、計算コスト削減と実用材料開発を加速
Silicon Semiconductor News アメリカ 概要 MITの研究者たちは、「CrysVCD（結晶生成器と原子価制約設計）」と呼ばれるAIフレームワークを開発しました。この技術は、材料生成プロセスの初期段階で適用され、生成される材料の化学的安定性を大幅に向上させ... -
オークリッジ国立研究所、AIが原子レベルでカスタム材料を自律構築、電子・量子材料設計を革新
Oak Ridge National Laboratory アメリカ 概要 オークリッジ国立研究所のAIシステムは、超シャープな顕微鏡チップを誘導し、個々の分子を銅上で自律的に操作することで、カスタムの原子スケールパターン構築に成功しました。このブレークスルーは、新しい... -
SciTechDaily、AIが1.5億の仮想材料空間から将来のエレクトロニクス向け耐熱誘電体候補2種を特定、EV・航空宇宙需要に対応
SciTechDaily アメリカ 概要 SciTechDailyは、AI駆動型の手法が1億5000万の仮想化学空間から将来のエレクトロニクス向け有望誘電体材料候補2つを特定したと報じました。この逆設計戦略は、マルチモーダルな文献マイニングと物理学に基づいた機械学習を組み... -
Energy & Environmental Science、AIがリチウムイオンバッテリー電解質をデータ駆動型で最適化、新規溶媒・添加剤・固体電解質を加速発見
Energy & Environmental Science イギリス 概要 Energy & Environmental Scienceのレビュー記事は、AIがリチウムイオンバッテリーの電解質研究をデータ駆動型予測、メカニズム分析、組成・界面化学のインテリジェント最適化により変革していると報じま... -
MDPI、AI活用でリチウムイオンバッテリー開発をクローズドループ化、データ駆動型予測・状態予測・信頼性管理で革新
MDPI スイス 概要 MDPIのレビュー論文は、AIがリチウムイオンバッテリー（LIB）研究をデータ駆動型予測、メカニズム解釈、実験検証を統合するクローズドループパラダイムへと変革していることを明らかにしました。本研究は、AIがLIBの材料発見、バッテリー... -
Cypris AI、生成モデル、GNN、自律型ラボが材料R&Dを10分の1に短縮、Google DeepMind GNoMEが240万の新材料を予測
Cypris AI アメリカ 概要 Cypris AIは、生成モデル、グラフニューラルネットワーク（GNN）、自律型ラボの統合により、材料研究開発（R&D）のタイムラインが従来の10～20年から1～2年に劇的に短縮されていると報告しました。新しいCT-GNNやSA-GNNアーキ... -
News-Medical、AI駆動型触媒探索が医薬品開発期間を10年短縮、高スループット実験とMLで化学空間を最大化
News-Medical イギリス 概要 News-Medicalは、AI駆動型触媒探索を含む現代の合成ツールが化学および医薬品発見に革命をもたらしていると報じました。AIは、高スループット実験と機械学習アルゴリズムを組み合わせることで、研究者が従来の実験手法では不可... -
AIP Publishing、液体振動エントロピー指標で経験的原子間ポテンシャルの精度を80%向上、MLIPsの体系的検証に新機軸
AIP Publishing アメリカ 概要 AIP Publishingの発表によると、経験的原子間ポテンシャルの開発と検証において、従来の限界を克服する新たな手法が提案されました。本研究は、液体の振動エントロピーなどの量を新たな指標として導入することで、異なるSi原... -
アルゴンヌ国立研究所、AI活用でバッテリー材料探索を80時間で完遂、高速充電・高エネルギー密度電解質N2116合成に成功
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所は、AI駆動型の手法を用いることで、バッテリー開発における材料探索プロセスを劇的に加速させました。AIは50万種の安定な材料候補からわずか80時間で18種の候補を絞り込み、その後のHPC検... -
ACS論文：リチウム固体電解質向けMLワークフローがイオン伝導性予測で高効率な仮説生成を実現
The Journal of Physical Chemistry C | ACS Publications アメリカ 概要 ACS Publicationsの『The Journal of Physical Chemistry C』に掲載された研究は、リチウム固体電解質の新規仮説生成と優先順位付けのためのモジュール式機械学習（ML）ワークフロ... -
Preprints.orgが「高エントロピー合金設計」レビュー論文発表：MLが組み合わせ爆発問題解決へ
Preprints.org 不明 概要 Preprints.orgが発表したレビュー論文は、高エントロピー合金（HEA）の設計における物理冶金学とデータ駆動型手法の融合を探求しています。この論文では、AIと機械学習（ML）が、相予測のための教師付き分類器、特性予測のための... -
三菱ケミカル、生成AIと量子計算を統合した次世代EUVフォトレジスト材料設計を発表
vertexaisearch.cloud.google.com (三菱ケミカルの発表抄録参照) 日本 概要 三菱ケミカルは、半導体製造におけるEUVフォトレジスト材料設計のため、生成AI、量子コンピューティング、GPU加速計算を組み合わせる研究を発表しました。この取り組みは、量子由... -
自律型ラボが材料科学にパラダイムシフト、アルゴリズム・ハードウェア・自律性の進化が開発加速
Facebook (レビュー論文参照) 不明 概要 自律型ラボ（SDL）は、自律探索を通じて材料開発を加速させることで、材料科学にパラダイムシフトをもたらしています。このレビューは、探索アルゴリズム、ハードウェアの改良、および自律性の拡大におけるSDLの最... -
IITマドラスがオープンソースLLM活用で高性能合金の最大公開データベースを構築、発見加速へ
Open Source For U (IIT Madras参照) インド 概要 インド工科大学（IIT）マドラスの研究者たちは、大規模言語モデル（LLM）を活用して1万以上の論文から科学データを抽出し、高度な多成分合金の世界最大の公開データベースを構築しました。このオープンソ... -
MIT、AIで材料設計安定性を70%向上させるCrysVCDフレームワークを発表、コストを大幅削減
MIT News アメリカ 概要 MITの研究者たちは、AIが生成する材料の安定性率を大幅に向上させる新しいフレームワーク「CrysVCD（crystal generator with valence-constrained design）」を開発しました。このアプローチは、高価な生成ステップの前に設計が主... -
日本政府、企業データ集約のAIプラットフォームで新材料開発を10倍加速へ、2027年度始動
RootData (日経アジア参照) 日本 概要 日本政府は、経済産業省の主導で、企業から収集した材料関連データをAIで分析するデータ共有プラットフォームを2027年度に構築し、新材料開発を約10倍に加速する計画です。このプラットフォームは、データと計算イン... -
AI駆動ハイパーダイナミクス法が原子の動きを高速シミュレート、材料の損傷・老化研究を革新
Facebook (Nature Communications参照) 不明 概要 機械学習アプローチに基づく新しいハイパーダイナミクス法が開発され、材料中の原子の動きを高速かつ効率的にシミュレートできるようになり、計算材料発見を変革しています。この自動化された「原子間ポテ... -
新GNNモデルが電子フィンガープリントを高速生成、触媒・バッテリー材料発見を最大化
Facebook (PRX Intelligence参照) アメリカ 概要 新しいグラフニューラルネットワーク（GNN）モデルが、低計算コストで電子フィンガープリントを迅速に生成し、新材料の予測と発見をハイスループットで加速しています。このモデルは、状態密度投影（PDOS）... -
AI駆動「自律型ラボ」が科学発見を革新も、仮説検証の物理的ボトルネックが課題
vertexaisearch.cloud.google.com 不明 概要 ロボティクス、ハイスループット実験、AIを統合した「自律型ラボ」が、継続的で適応的な学習サイクルを実現し、科学的発見を根本から変革しています。これらのシステムは新たな仮説を生成する能力に優れる一方... -
ローレンス・バークレー国立研究所、2026年アニュアルミーティングでDFTからMLIPへの量子精度スケール移行と2つの自律型ラボ計画を発表
Lawrence Berkeley National Laboratory アメリカ 概要 ローレンス・バークレー国立研究所のMolecular Foundryは、2026年年次会議において、密度汎関数理論（DFT）から機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）への量子精度スケール移行に関する基調講演を行い...
