新技術・技術紹介– category –
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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... -
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...
