マテリアルインフォマティクス– category –
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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... -
東京科学大学、ALIGNNと階層クラスタリングでAI材料予測の「ブラックボックス」を解明し、光学吸収スペクトル予測で高精度を達成
HyperAI (via Google News) 日本 概要 東京科学大学の研究チームが、ALIGNNモデルと階層的クラスタリングを組み合わせることで、AIによる材料特性予測の解釈性を大幅に向上させる新手法を開発しました。この手法は、2,681の無機化合物のデータセットにおい... -
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... -
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6月19日号
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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... -
AtomGPT.orgがオープンアクセス型エージェントAIプラットフォーム「AGAPI-Agents」を発表、材料設計を加速
The Journal of Physical Chemistry Letters アメリカ 概要 AtomGPT.orgは、オープンソースの大規模言語モデル（LLMs）と科学ツール・データベースを統合した、オープンアクセス型のエージェントAIプラットフォーム「AGAPI-Agents」を発表しました。このプ... -
東京科学大学、半導体解析の逆問題を1ミリ秒未満で解決するタンデムニューラルネットワークを開発
東京科学大学 日本 概要 東京科学大学の研究チームは、半導体解析における複雑な逆問題を1ミリ秒未満で解決できるタンデムニューラルネットワークを開発しました。この画期的なAIシステムは、トランジスタ測定値から半導体材料の物理パラメータをリアルタ... -
ベルリンでASCENDプロジェクトが3,000万ユーロの資金を獲得、触媒発見をAI主導の閉ループシステムで革新
EurekAlert! ドイツ 概要 ベルリンで立ち上げられたASCENDプロジェクトは、3,000万ユーロの資金を獲得し、触媒発見に新たな時代をもたらします。このプロジェクトは、AIモデル、高スループット自動実験、材料特性評価、そして人間の専門知識を統合した閉ル... -
九州大学、説明可能なAI・ChatGPT・専門知識を融合した「ヒューマン・イン・ザ・ループ」フレームワークでAEM材料開発を効率化
九州大学ニュース 日本 概要 九州大学の研究グループは、説明可能なAI、ChatGPT、そして専門知識を融合させた「ヒューマン・イン・ザ・ループ」フレームワークを開発し、燃料電池や水電解槽に不可欠なアニオン交換膜（AEM）材料の効率的な開発を実現しまし... -
MDPI論文が機械学習MTPsを開発、AlGaNおよび関連材料の熱輸送特性を低コストで高精度予測
MDPI スイス 概要 MDPI誌に掲載された研究は、AlGaNおよび関連材料の静的・動的構造特性と熱輸送をシミュレーションするための機械学習モーメントテンソルポテンシャル（MTPs）を開発しました。DFT計算データで訓練されたMTPsは、格子定数、弾性定数、熱膨... -
ResearchGate論文、制約なしMLIPsが大規模データセットで優れた精度と速度を達成、静的シミュレーションを強化
ResearchGate (Machine Learning: Science and Technology) 不明 概要 ResearchGateで公開された論文は、制約のない機械学習分子間ポテンシャル（MLIPs）が、大規模なデータセットで訓練された場合に、物理的に制約されたモデルを上回る優れた精度と速度を... -
AWSとQuEra、2028年までにMegaquop規模「Libra」をAmazon Braketに導入、フォールトトレラント量子計算実現へ
AWS News Blog アメリカ 概要 AWSとQuEraは、Amazon Braketにフォールトトレラント量子コンピューティングを導入するための戦略的提携を強化しました。この提携の一環として、2028年までにMegaquopスケール（約100万個の物理量子ビットに相当する論理量子... -
SandboxAQ、CHIPS法に基づき米国商務省から5億ドル獲得、半導体材料サプライチェーンの課題解決へ
Semiecosystem アメリカ 概要 AI駆動型材料探索プラットフォームを提供するSandboxAQは、CHIPSおよび科学法に基づき、米国商務省から5億ドルの政府資金を獲得しました。この資金は、同社が大規模定量的モデル（LQMs）を半導体材料探索に適用し、PFAS代替品... -
Radical AIが「セルフドライビングラボ」で6ヶ月に1,200種の合金を生成、材料発見を加速
Latent.Space アメリカ 概要 Radical AIのJoseph Krause氏は、材料発見において「ワンショット」AIではなく「セルフドライビングラボ」が不可欠であると主張しました。同社の自律型ラボは、AIの仮説生成と物理的合成を組み合わせたクローズドループシステ... -
RSC論文が「デジタル材料エコシステム」を提唱、データベースとAIエージェントで材料発見を自律化
RSC Publishing イギリス 概要 RSC Publishingから発表された論文は、データ、理論、自動化を統合した新しい材料研究パラダイム「デジタル材料エコシステム」を提唱しています。このエコシステムは、信頼性の高い材料データベース、物理的フレームワーク、... -
Hugging FaceがLLMの科学的発見応用プレプリントを紹介、材料・生物・化学分野での自律エージェントの可能性強調
Hugging Face アメリカ 概要 Hugging FaceのDaily Papersが、科学的発見における大規模言語モデル（LLMs）の応用に関する複数のarXivプレプリントを特集しました。これらの論文は、生物学、化学、材料科学、物理学といった分野におけるLLMsのベンチマーク... -
ジェフ・ベゾス、AI材料科学CuspAIに4億ドル出資、評価額26億ドルで炭素回収・半導体材料開発を加速
TechCrunch イギリス 概要 ジェフ・ベゾス氏が英国のAI材料科学スタートアップCuspAIの4億ドル資金調達ラウンドを主導し、同社の評価額は26億ドルに達する見込みです。CuspAIは、生成AIを活用して材料発見プロセスを従来の数年から数ヶ月へと劇的に短縮す...
