マテリアルインフォマティクス– category –
-
MITのCrysVCDフレームワーク、AI結晶材料設計の安定性を生成段階で70%達成し効率大幅向上
Superpower Daily アメリカ 概要 MITの研究者たちが開発したCrysVCDフレームワークは、言語モデルと拡散モデルを組み合わせることで、AIによる結晶材料設計の化学的安定性を生成段階で大幅に向上させ、従来の事後スクリーニングアプローチに比べて効率を飛... -
AIによる材料発見が実験検証速度を大幅に上回る、標準化されたエビデンスインフラ構築が急務
Eurasia Review アメリカ 概要 生成AIは新材料候補の発見能力を飛躍的に向上させている一方で、実験室での合成、特性評価、製造といった検証プロセスがAIの生成速度に追いつかず、新たなボトルネックとなっています。この課題に対処するため、材料AIモデル... -
シンガポール国立大学、AIとロボティクス統合の「AIファウンドリー」で新材料発見を数週間に短縮
NUS News シンガポール 概要 シンガポール国立大学（NUS）は、Shyue Ping Ong教授主導のもと、AI、科学データ、自動実験を組み合わせた「AIファウンドリー」を設立し、新材料の発見サイクルを従来の数ヶ月から数週間に劇的に短縮することを目指しています... -
生成AIとロボットラボが次世代電池・燃料電池開発を数十年から数週間に短縮する新フレームワーク「GenE」を提唱
EurekAlert! 国際 概要 科学者たちは、生成AI、物理ベースモデリング、および自動実験を組み合わせた新しい研究フレームワーク「Generative Electrochemical Intelligence (GenE)」を提唱し、電気化学エネルギー技術の発見・開発を加速させることを発表し... -
マテリアルインフォマティクス ウィークリーレポート 2026年8月22日号
▼ ▼ ▼ インフォグラフィックを見てウィークリーレポートを読みたいと感じられた方は、下記の戦略レポートのダウンロードをクリックしてください。 ▼ ▼ ▼ 📄 ウィークリーレポート 2026年8月22日（PDF）をダウンロード ウィークリーレポート 2026年8... -
ArXiv論文：LLMとベイズ最適化を統合したペロブスカイト薄膜合成の自動閉ループフレームワークを開発、新規材料Rb3BiI6を実証
arXiv 国際 概要 計算科学で予測された材料の合成を自動化するための閉ループフレームワークが発表されました。このシステムは、大規模言語モデル（LLM）による文献からの合成知識抽出、ハイスループットハイパースペクトルイメージングによる迅速な膜評価... -
AIが新材料発見を支援：機械学習とグラフニューラルネットワークが太陽エネルギー・触媒開発を加速
Future Science AI アメリカ 概要 AI、特に機械学習モデルとグラフニューラルネットワーク（GNN）は、材料の組成、構造、特性間の複雑な関係を特定することで、新材料の発見プロセスを劇的に加速しています。AIは、既存の候補材料の効率的なスクリーニング... -
LLMベースAIエージェントがMOF/COF発見を加速：ChatMOFと実験検証連携で新材料創出
OAE Publishing Inc. 中国 概要 大規模言語モデル（LLM）を活用したAIエージェントが、金属有機構造体（MOF）および共有結合性有機構造体（COF）の発見を劇的に加速しています。ChatMOFのようなシステムは、文献検索や物性予測に利用され、LLMの組成生成器... -
生成AIがエンジニアリング設計を革新：AutodeskとANSYSツール連携で数週間かかる作業を数分に短縮
Facebook (Amit Mathur, Autodesk Fusion 360, ANSYS Discovery, Siemens NXの参照あり) アメリカ 概要 生成AIがエンジニアリング設計プロセスを根本的に変革し、エンジニアの創造性、効率性、革新性を増幅させています。AIは、設計の自動生成、最適化、お... -
FabDreamerが生成AIの「画像から物理へのワークフロー」を確立：AI生成形状の物理的製造を実現
arXiv 国際 概要 FabDreamerは、生成AIによって作成された視覚コンテンツを、AI支援による分解、編集、構造的完全性チェックを通じて、物理的に製造可能なアーティファクトに変換する「画像から物理へのシステム」を確立しました。このシステムは、AIが生... -
AIと自律型ラボで新材料発見を加速：DeepMindのGNoMEが数ヶ月の開発を数日に短縮
Facebook (Argonne National Laboratory / ScienceDaily context) アメリカ 概要 AI、特にDeepMindのGNoMEモデルと「自己駆動型ラボ」の活用により、新材料の発見プロセスが数ヶ月から数日に劇的に短縮されています。この革新的なアプローチは、AIを搭載し... -
シカゴ大学、ML主導ワークフローで気候変動対策材料を発見：メタン分離用MOF「UCHI-1/2」を創出
UChicago Pritzker School of Molecular Engineering (PME) アメリカ 概要 シカゴ大学の研究室が、学術的なアイデアから製造可能な現実へと材料発見の道をスムーズにする、機械学習主導のエンドツーエンドのワークフローを開発しました。このプロセスを用... -
チタンカーバイドMXeneのMLIPを開発：イオン照射シミュレーションに応用し欠陥工学に新たな指針
The Royal Society of Chemistry イギリス 概要 チタンカーバイドMXeneの機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が開発され、イオン照射シミュレーションへの応用が実証されました。このMLIPは密度汎関数理論（DFT）データで訓練され、MXeneの分子動力学シミ... -
IDTechExレポート：AIが材料発見から設計を推進、生成設計と合成可能性が焦点
IDTechEx イギリス 概要 本記事は、IDTechExが発行した市場調査レポートの概要紹介です。このレポートは、材料インフォマティクスを推進する主要アプリケーションとして、AI支援スクリーニング、配合開発、生成設計の3つに焦点を当てています。特に生成設... -
MiraがAI駆動型材料科学の「第5のパラダイム」を提唱：MatterGen、A-Lab、GNoMEを統合し自律的発見を加速
Mira アメリカ 概要 Miraは、材料科学におけるAIの「第5のパラダイム」を提唱し、生成設計（MatterGen）、量子化学シミュレーション、閉ループ実験室（A-Lab）の統合が、自律的な材料発見を加速すると指摘しました。MatterGenのような拡散モデルは無機材料... -
MACEとSevenNet、材料特化型MLIP構築におけるデータ効率を評価：2,000AIMD構成データでab initio精度を達成
arXiv 国際 概要 材料特化型機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）をユニバーサルMLIPからファインチューニングする際、第一原理計算（AIMD）データの必要量が定量化されました。研究結果では、2,000のAIMD構成データがあればab initio精度を達成できる堅牢... -
深紫外非線形光学材料の発見を加速：MLIPと第一原理計算の統合フレームワークをLiB2O3Fで実証
ACS Publications アメリカ 概要 深紫外（deep-UV）非線形光学材料の発見を加速するための統合フレームワークが確立され、LiB2O3Fシステムでその有効性が実証されました。このフレームワークは、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の構築、MLIP支援結晶構... -
LAMMPSがMLIP統合を加速：DeePMD-kit、MACE、CHGNetなどの基盤モデルでMDシミュレーションを革新
LAMMPS Molecular Dynamics Simulator アメリカ 概要 LAMMPS分子動力学シミュレーターは、DeePMD-kit、NequIP、Allegro、MACE、SevenNet、CHGNetなど複数の機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）フレームワークとの連携を強化しています。特にMACEとCHGNetは... -
生成AIが製品開発を加速：アイデア創出からデジタルツインによる効率的なプロトタイピングまで
Atlas Systems アメリカ 概要 生成AI（GenAI）が製品開発のプロセス全体を根本的に変革し、アイデア創出からプロトタイピング、テストまでの各段階を劇的に加速しています。GenAIは、多様な設計案を迅速に生成し、設計フェーズを効率化するとともに、デジ... -
tabGAPフレームワークでタングステン-ホウ素表面スパッタリング向け機械学習原子間ポテンシャルを開発、MXene欠陥工学に貢献
arXiv 国際 概要 tabGAPフレームワークを用いて、タングステン-ホウ素（W-B）表面のスパッタリング挙動を大規模シミュレーションするための機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が開発されました。このMLIPは密度汎関数理論（DFT）データで訓練され、大規模...
