マテリアルインフォマティクス– category –
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SCM社、MLポテンシャルとGPU最適化で材料化学シミュレーションを高速化する「AMS2026」をリリース
SCM (Scientific Computing & Modelling) オランダ 概要 SCM社は、生体分子、触媒、MOF（金属有機構造体）、無機材料の化学的カバー範囲を拡大し、機械学習ポテンシャル（eSEN、MACE、UMA）の主要な進歩を特徴とするソフトウェアリリース「AMS2026」を発表... -
東北大学含む国際チーム、AI駆動型プラットフォーム「DigMethpy」でメタン熱分解触媒発見を加速
Tohoku University 日本 概要 東北大学を含む国際研究チームが、メタン熱分解触媒の発見を加速するAI駆動型デジタル触媒プラットフォーム「DigMethpy」を開発しました。このプラットフォームは、科学文献、実験データ、計算シミュレーション、機械学習モデ... -
ロンドン大研究者、量子コンピューターで結晶材料シミュレーションの量子ビット数を大幅削減
Quantum Zeitgeist 英国 概要 ロンドンナノテクノロジーセンターの研究者たちは、「周期対称性適合符号化」フレームワークを開発し、量子コンピューターを用いた結晶材料の電子構造シミュレーションに必要な量子ビット数を大幅に削減することに成功しまし... -
中国、AI科学戦略で先端材料分野の世界的優位性を追求：DeepChem自律ラボ、Xiaomi軽量合金
UC Institute on Global Conflict and Cooperation 中国 概要 中国は「AI for Science (AI4S)」戦略を積極的に推進し、AIを先端材料科学に導入することで世界的な競争優位性を確立しようとしています。国内企業は既に具体的な成果を上げており、DeepChemは... -
PatSnapレポート、IBMと藤通の特許から生成AIが材料発見の逆設計を実用化へ移行と指摘
PatSnap 多国籍 概要 PatSnapのレポートは、AI駆動型生成化学が材料発見を従来の受動的スクリーニングから能動的な逆設計ワークフローへと変革していると指摘しています。特に、IBMが2026年に出願した特許は合成可能性やコストといった実用的な制約を重視... -
Apoha社、タンパク質・食品・新材料設計AIプラットフォーム拡大へ3,600万ドルを調達
PPTI News 米国 概要 AIスタートアップのApohaが、タンパク質、食品成分、新材料の設計を可能にするAIプラットフォームの拡大を目指し、3,600万ドルの資金調達に成功しました。同社の「Liquid State Intelligence」は、物理的な力にさらされた材料の挙動か... -
MIT研究者、生成AIに原子価制約を導入し化学的に安定した結晶構造の逆設計を実現
YouTube 米国 概要 マサチューセッツ工科大学（MIT）のMouyang Cheng氏らは、材料の逆設計のための生成AIに厳しい制約を組み込む新しいアプローチを発表しました。拡散モデルを用いた構造モチーフ制約や、原子価制約のある生成フレームワーク「CrysVCD」を... -
Topsoe社、AIを「第5のパラダイム」と位置づけ触媒・電解・バッテリー材料開発を加速
Topsoe デンマーク 概要 デンマークの化学触媒大手Topsoeは、AIを材料科学における「第5のパラダイム」と位置づけ、予測AIと生成AIシステムを組み合わせることで新材料の発見と設計を加速すると発表しました。同社は特に不均一触媒、高温電解、バッテリー... -
米DOEが物理学認識型AIで材料設計を革新、開発期間を大幅短縮へ
Department of Energy アメリカ 概要 米国エネルギー省（DOE）は、ファウンデーションモデル、ディープラーニング、生成AI、エージェントAIを統合した「物理学認識型AIフレームワーク」を開発し、材料設計の能力を飛躍的に向上させています。この革新的な... -
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6日号
📄 ウィークリーレポート 2026年6月6日 マテリアルインフォマティクスウィークリーレポート20260606.pdfダウンロード 🎙 ポッドキャスト 2026年6月6日 ダウンロード -
bioRxiv、タンパク質複合体界面評価に「ORIGAMI」方向認識型GNNを開発
bioRxiv 不明 概要 bioRxivに公開された研究で、タンパク質複合体構造の多量体界面を評価するための、方向認識型グラフニューラルネットワーク（GNN）である「ORIGAMI」が発表されました。ORIGAMIは、スカラーノード表現と3Dベクトルノード表現の両方を活... -
MDPI、MLベースの構造-特性関係モデリングでポリマー特性予測精度を向上
MDPI スイス 概要 MDPIで発表された研究が、ポリマーの物理的特性を予測し、構造-特性関係（SPR）を特定するための機械学習（ML）ベースの包括的フレームワークを提案しました。このフレームワークは、XGBoostとSFOA最適化手法を採用し、データの前処理、... -
arXiv、Pyhtonフレームワーク「PolyGraphPy」で原子シミュレーションとML駆動型ポリマー設計を統一
arXiv 不明 概要 arXivに公開された論文が、ポリマーの原子シミュレーションと機械学習（ML）駆動型設計のための統一Pythonフレームワーク「PolyGraphPy」を導入しました。このオープンソースフレームワークは、原子シミュレーションと機械学習をシームレ... -
Topsoe、AIが材料科学の「第5のパラダイム」として触媒・電解・バッテリー設計を革新
Topsoe デンマーク 概要 Topsoe社は、AIが材料科学における「第5のパラダイム」として台頭し、新材料の発見と設計方法を根本的に変革していると発表しました。AIシステムは、予測AIと生成AIを組み合わせ、物理学の制約内で動作するように訓練され、視覚的... -
AIが鋼鉄より強く発泡スチロールより軽い「超材料」を逆設計で生み出す
Medium - Dark Energy Articles アメリカ 概要 人工知能が、鋼鉄よりも強く、発泡スチロールよりもはるかに軽量な画期的な炭素ベースのナノラティス「超材料」を開発したと報じられました。この成果は、AIが材料科学における真の共同発明者として機能し、... -
ApohaがAIプラットフォーム拡張のため3600万ドル資金調達、液体中の分子挙動データで材料設計加速
PPTI News イギリス/アメリカ 概要 ロンドンとサンフランシスコを拠点とするスタートアップApohaが、タンパク質、食品成分、医薬品、先進材料を設計するためのAIプラットフォームを拡張するため、総額3600万ドルの資金調達を行いました。同社は「Liquid St... -
ResearchGate、NequIPとGNNがアモルファス材料の多体相互作用をDFTより4桁低コストで予測
ResearchGate 不明 概要 最新の研究で、溶媒フリーポリマーグラフト化ナノ粒子（PGN）のモデルソフトガラスにおける多体相互作用の予測にグラフニューラルネットワーク（GNN）の一種であるNequIPが適用されました。NequIPは、系の高次元で起伏の多いポテン... -
NC州立大学、自律型ラボPoLARISが鉛フリーナノプレートレットを12時間で発見し、科学的発見を100倍加速
NC State News アメリカ 概要 NC州立大学が開発を主導する自律型ラボ（SDL）技術は、機械学習を用いて新分子や材料の最適な「レシピ」を発見する実験をインテリジェントに計画・実行し、従来の化学・材料科学に比べて最大100倍速く発見を加速します。特に... -
トロント大学Acceleration Consortium、自律走行型ラボ（SDL）で材料開発を加速し、開発期間とコストを大幅削減
Harrowings - Substack カナダ 概要 トロント大学のAcceleration Consortium (AC) が、自律走行型ラボ（SDL）が物理科学の変革的なインフラ層として成熟しつつあることを示し、材料開発の期間とコストを大幅に削減することを目指しています。ACは、AI、ロ... -
DOEと大学連携、AI自律型逆設計ワークフローとPolybotでポリマーカスタム材料開発を高速化
Tech Briefs アメリカ 概要 米国エネルギー省（DOE）のアルゴンヌ国立研究所、シカゴ大学、パデュー大学の研究者が連携し、自律型逆設計ワークフローにより、目標特性からポリマーのレシピへのより迅速な経路を実証しました。この画期的なシステムは、AI「...
