マテリアルインフォマティクス– category –
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ACS論文、オスマベンゼン錯体の構造特性予測に化学情報駆動型MLフレームワークを導入し高精度を実現
ACS Publications 国際 概要 ACS Publicationsに掲載された研究は、オスマベンゼン錯体の構造的非平面性を予測するための、化学情報駆動型機械学習（ML）フレームワークを開発しました。軌道エネルギーに基づく記述子を用いることで、このフレームワークは... -
科学生成言語モデルLOGOS、自然科学の異種タスクを単一フレームワークで統合し高精度を達成
arXiv 国際 概要 自然科学全般にわたる異種タスクを単一の自己回帰フレームワークで統合する科学生成言語モデル「LOGOS」が発表されました。LOGOSは、多様な科学的オブジェクトとその三次元相互作用を共通の科学的文法に基づいてトークンシーケンスとして... -
腐食科学のワールドモデル構築へ：DeepMindのGNoME、MatterGenが生成AI材料モデルを推進
ResearchGate 国際 概要 腐食科学分野で「ワールドモデル」を構築する研究が活発化しており、腐食固有の特性を条件とする生成材料モデルの必要性が強調されています。DeepMindのGNoMEやMatterGenといった既存の生成AIモデルは、すでに安定な無機材料を生成... -
アルゴンヌ国立研究所、ISC High Performance 2026で材料・分子発見加速のためのAIとHPC統合研究を発表
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アメリカのアルゴンヌ国立研究所は、ISC High Performance 2026において、人工知能（AI）、高性能コンピューティング（HPC）、量子コンピューティングを統合し、材料および分子の発見を加速させる研究成果を発... -
InvDesMobilityフレームワーク、キャリア移動度に基づく信頼性ゲート付き第一原理フィードバックで材料探索を効率化
arXiv 国際 概要 InvDesMobilityは、キャリア移動度に関する信頼性ゲート付き第一原理フィードバックを利用したクローズドループ型逆材料設計フレームワークです。このフレームワークは、自動DFT計算、生成構造提案、取得ランキングを統合し、高価な計算特... -
スウェーデン研究者、AIと物理計算を融合したQNM-Netで光学部品の逆設計を高速化
Laser Photonics Rev. スウェーデン 概要 スウェーデンの研究者たちは、機械学習と物理計算を組み合わせた新しい手法「QNM-Net」を開発し、フォトニクス部品の設計を大幅に高速化することに成功しました。QNM-Netは、従来のニューラルネットワークと比較し... -
LLMベースの自律エージェントPhyNex、計算物理学における半導体誘電スペクトル予測などを自動発見
arXiv 国際 概要 計算物理学における科学的発見を加速する自律エージェント「PhyNex」が開発されました。PhyNexは大規模言語モデル（LLM）ガイド検索とドメイン固有の計算ツールを組み合わせることで、半導体の誘電スペクトル予測や量子バッテリーの充電プ... -
アメリカの教育機関、生成AIの教員育成に焦点を当てた10のベストプラクティスを公開
Every Learner Everywhere and Online Learning Consortium アメリカ 概要 Every Learner EverywhereとOnline Learning Consortiumは、生成AIを高等教育に効果的に統合するための教員育成に関する10のベストプラクティスを共同で発表しました。このガイド... -
ChemCopilotの生成AI、自然言語プロンプトで新規分子を瞬時にSMILES生成、分子設計を自動化
ChemCopilot 国際 概要 ChemCopilotは、科学者が自然言語プロンプトを使って新規分子を設計し、SMILES文字列を瞬時に生成できる生成AI for Molecular Designの能力を紹介しました。この技術は、分子設計と実際の配合性能との間のギャップを、自動化された... -
データ駆動型逆設計フレームワークにより、人間レベルの動的性能を持つロボットハンドが実現
MDPI 国際 概要 データ駆動型逆設計フレームワークが、高周波数の動的性能に最適化された、人間のような器用なロボットハンドの開発を可能にしました。このロボットハンドは、リズムゲームやテトリスのような複雑なタスクで検証され、持続的かつ高精度な動... -
Leo AI、AIが機械設計における材料選択を革新し最適な高性能材料を効率的に特定
Leo AI 国際 概要 AI技術が機械設計分野における材料選択プロセスを根本的に変革し、高性能材料の特定と最適化を劇的に効率化することが報告されました。AIは、多目的最適化アルゴリズムを駆使し、強度、重量、コスト、環境への影響など複数の性能指標に基... -
結晶対称性を活用したAIモデルSG-CDVAE、スピントロニクス向けに4つの安定な新規反強磁性体を特定
AZoM 国際 概要 新しい対称性ガイド型AIモデル（SG-CDVAE）が、スピントロニクス応用に特化した4つの安定な反強磁性体候補を特定しました。この生成深層学習フレームワークは、結晶学的空間群情報を直接モデルに組み込むことで、磁性結晶材料の逆設計プロ... -
IBM、LLMを活用した進化的フレームワークで465種類の新規量子誤り訂正コード候補を発見
IBM Research アメリカ 概要 IBMの研究者らは、大規模言語モデル（LLM）を用いた進化的フレームワークを開発し、量子誤り訂正コードの探索において465もの新規候補を特定しました。この画期的なアプローチは、LLMが量子コンピューティングの複雑な問題を理... -
スイスPSIのAIモデル、X線回折では困難だった結晶構造中の水素原子位置を正確に特定
Chemistry World スイス 概要 スイスのパウル・シェラー研究所（PSI）の研究者らが、無機結晶構造内でこれまで特定が困難だった欠落水素原子の位置を正確に配置するAIモデルを開発しました。この新技術は、従来のX線回折では困難だった水素原子の検出を可... -
AIと生成モデルが有機半導体の発見を加速、逆設計で特性制御を強化
Request PDF 国際 概要 機械学習と生成AIが有機半導体の設計と発見を劇的に加速することが、最新のレビュー論文で強調されました。これらのAI技術は、分子構造と特性の複雑な関係を解明し、ハイスループットスクリーニングや逆設計によって目標とする性能... -
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13日号
📄 ウィークリーレポート 2026年6月13日（PDF）をダウンロード ウィークリーレポート 2026年6月13日（PDF）をダウンロードダウンロード 🎙 ポッドキャスト 2026年6月13日（MP3）を再生・ダウンロード マテリアルインフォマティクスポッドキ... -
Matforge社、AI科学者で半導体材料ボトルネックを打破：Google GNoMEとMicrosoft MatterGenが新結晶構造発見を加速
Founderland アメリカ 概要 サンフランシスコのスタートアップMatforgeが、AI科学者を活用して半導体向け新材料を発見し、1兆ドル規模のチップ需要における材料ボトルネック解消を目指している。Google DeepMindのGNoMEプロジェクトは220万の新規結晶構造... -
機械学習がシリコン-ゴールドナノピラーの隠れたナノフォトニック共鳴を解明、複雑材料解析を加速
npj Computational Materials グローバル 概要 機械学習（ML）技術が、シリコン-ゴールドナノピラーにおけるこれまで検出困難だった隠れたナノフォトニック共鳴を明らかにした。開発された新しいMLワークフローは、低損失EELS（電子エネルギー損失分光法）... -
結晶構造予測の形式理論が結晶構造の逆設計と材料特性予測を革新
arXiv アメリカ 概要 結晶構造予測のための形式理論が発表され、制約付き結晶深層畳み込み生成敵対的ネットワーク（CG-DCGAN）を用いた結晶構造の逆設計や、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた材料特性予測への応用が言及されている。この研究は... -
生体高分子データセットの機械学習活用に向けたデータ標準化が急務に
Biomacromolecules - ACS Publications アメリカ 概要 生体高分子データセットを機械学習に活用する上で、データ標準化が極めて重要であることが指摘された。LLMとケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクスプラットフォームの統合には、デ...
