マテリアルインフォマティクス– category –
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Automat Solutions、AIとロボットオートメーションを融合したプラットフォームでバッテリー材料開発を加速、LLMも活用
Automat Solutions アメリカ 概要 Automat Solutionsが、AIとロボットオートメーションを統合したプラットフォームを発表し、バッテリー材料のイノベーションを加速させます。このシステムは、AI、高スループットロボット実験、自動電気化学特性評価、デー... -
Forbes、量子コンピューティングが分子シミュレーション革新で化学・材料科学に恩恵をもたらすと強調
Forbes アメリカ 概要 Forbesは、量子コンピューティングが化学および材料科学において、特に医薬品設計、触媒作用、先進材料研究における分子シミュレーションのための貴重なツールとして台頭していることを強調しています。これは、古典的ソフトウェアが... -
Galatic、ポリマーシミュレーションにおける量子コンピューティングの将来性とハイブリッドアプローチを解説
Galatic 国際 概要 Galaticの記事は、ポリマーシミュレーションおよび開発において量子コンピューティングの役割が増大していることを論じ、古典的計算手法やAIツールキットを補完する可能性を強調しています。量子コンピューターが多体量子状態をコンパク... -
arXiv論文「AIMS」、AI実験家が不確実性に基づき量子物質の発見を自律化
arXiv 国際 概要 arXivに掲載された論文は、AI実験家「AIMS」が低温走査型プローブ量子物質実験において、不確実性認識型のクローズドループエージェンシーを実証したことを発表しました。AIMSは知覚回復、適応型測定選択、メカニズム帰属を完全な実験ワー... -
米エネルギー省、AIとキュレーションされたデータセットの融合が材料発見・設計・認証の転換点に
Department of Energy アメリカ 概要 米エネルギー省は、AI技術と厳選されたデータセットの融合が、材料の発見、設計、認証における決定的な転換点であると強調しています。彼らは、基盤モデル、深層学習、生成AI、エージェントAIを組み合わせた物理情報付... -
PMC、物理情報付きAI学習と不確実性定量化で高硬度バルク金属ガラスの新組成を逆設計・実験検証
PMC 国際 概要 PMCの論文は、物理情報付き潜在表現学習と不確実性定量化を組み合わせたAI駆動型逆設計戦略により、これまでで最も硬い多成分バルク金属ガラス（BMG）の新組成を自律的に発見し、実験的に検証しました。この画期的な手法は、従来の経験的ス... -
Royal Society of Chemistryが動的共有結合化学によるポリマーネットワークのクローズドループリサイクルを推進
Royal Society of Chemistry イギリス 概要 Royal Society of Chemistryは、ポリマーネットワークのクローズドループリサイクルを実現する有望な手法として、動的共有結合化学に注目しています。本研究では、使用済み材料から高品質なポリマーを再生する様... -
PMC、AI駆動型ラボによるヒューマノイドロボット向け次世代バッテリー材料の最適化を提唱
PMC 国際 概要 PMCの報告によると、ヒューマノイドロボット向け次世代バッテリーの進化には、機械学習とAI駆動型ラボを活用した材料探索・開発の初期段階が不可欠です。本記事は、材料合成における膨大なパラメータ空間を考慮し、ベイズ最適化や物理情報付... -
BASF ECMS、Orbital Industries製AIプラットフォーム「CurieOS」を触媒開発に導入し研究サイクルを短縮
Inspenet ドイツ 概要 BASF環境触媒・金属ソリューションズ（ECMS）は、Orbital Industriesが開発したAI駆動型材料発見プラットフォーム「CurieOS」を自動車排ガスシステム向け触媒開発に導入しました。このプラットフォームは、触媒候補の合成前にシミュ... -
Domino Data Lab、米エネルギー省「Genesis Mission」参画でAIとHPCを融合し材料開発期間を数ヶ月から数日に短縮
PR Newswire アメリカ 概要 Domino Data Labは、米エネルギー省の「Genesis Mission Consortium」に参画し、AI駆動型科学発見を加速させることを発表しました。同社のアプローチは、AIを活用した逆設計により、バッテリー正極材やチタン合金のような材料の... -
ノースイースタン大学、AIサイエンティストがX線実験を自律実行し「自律走行型ラボ」実現へ前進
Northeastern Global News アメリカ 概要 ノースイースタン大学の量子材料・センシング研究所（QMSI）が、量子材料の研究のためにX線実験を自律的に実行できる「AIサイエンティスト」を開発しました。これは、創薬や材料科学分野での「自律走行型ラボラト... -
ワシントン大学とFacebookがAI駆動型逆設計フレームワークで柔軟・高導電性材料の発見を加速
University of Washington / Facebook アメリカ 概要 ワシントン大学の研究者らは、AI駆動型逆設計フレームワークを導入し、ウェアラブルデバイスや伸縮性エレクトロニクス向けの柔軟かつ高導電性複合材料の発見を大幅に加速しました。この画期的なアプロ... -
アルゴンヌ国立研究所、AIエージェントシステムで新材料開発期間を数ヶ月から数日に大幅短縮
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所の研究者らが、複数のAIエージェントを活用した原子シミュレーション自動化システムを開発し、バッテリー、航空宇宙、エレクトロニクス向け新材料の発見に必要な期間を従来の数ヶ月〜数年... -
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8日号
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IBMとQedma、IBM Quantum Heronプロセッサで74量子ビット材料シミュレーションに成功
Investing.com アメリカ 概要 IBMとQedma Quantum Computingは、IBMのQuantum HeronプロセッサとQedmaのエラー軽減ソフトウェアを用いて、量子材料のシミュレーションにおいて量子優位性を示すことに成功しました。この画期的な成果により、最大74量子ビッ... -
MIT、機械学習でナトリウム金属電池向け電解液設計を加速：溶媒のサイズと分子類似性が鍵
MIT News アメリカ 概要 MITの研究者は、機械学習を活用したパイプラインを開発し、溶媒候補の生成、選定、および実験的検証を可能にすることで、電解質設計に新たなアプローチを導入しました。このアプローチは、溶媒のサイズと分子の類似性を主要な指針... -
Discovery Alert、AIが次世代エネルギー貯蔵向け多孔質酸化物材料を発見と発表
Discovery Alert オーストラリア 概要 AIが次世代エネルギー貯蔵用の多孔質酸化物材料を発見し、電極化学の課題に対する重要な解決策として浮上しています。ニュージャージー工科大学（NJIT）とレンセラー工科大学（RPI）の研究者は、計算スクリーニングキ... -
Scilight Press、AI駆動型固体電解質合理設計のレビュー論文を発表：次世代バッテリー実現へ
Scilight Press 不明 概要 Scilight Pressは、AIが固体電解質（SSE）の合理的な設計を推進し、次世代充電式バッテリーの高いエネルギー密度と安全性を実現する上で果たす役割に関するレビュー論文を発表しました。機械学習（ML）と深層学習（DL）がSSEの発... -
CataCon、触媒予測にグラフ表現学習を導入：AIで化学反応の最適触媒を特定
PMC アメリカ 概要 本研究では、化学反応の最適な触媒を予測するために設計された新しい対照グラフ表現学習フレームワーク「CataCon」が導入されました。CataConは、すべての反応成分に対して豊富な構造埋め込みを生成し、対照学習を通じて反応と触媒の特... -
IIT KANPUR、DFT、MD/MC、PFMを駆使した計算材料科学で材料構造と特性を解明
MSE | IIT KANPUR インド 概要 IIT KANPURは、計算材料科学が材料関連の問題を解決するための強力な計算ツールを含むことを強調しています。電子レベルでは密度汎関数理論（DFT）が、原子シミュレーションでは分子動力学（MD）とモンテカルロ法（MC）が、...
