マテリアルインフォマティクス– category –
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米国エネルギー省、物理学考慮型AIフレームワークで逆材料設計を加速し開発期間を大幅短縮
Department of Energy アメリカ 概要 米国エネルギー省（DOE）は、物理学を考慮したAIフレームワーク「Genesis Mission」を発表し、材料発見から市場投入までの期間を大幅に短縮する新たな取り組みを開始しました。このフレームワークは、基盤モデル、深層... -
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7月11日号
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LLMと自律実験が材料科学の発見・設計プロセスを革新、汎用MLIPと生成AIで効率を最大化
Chemistry Reviews 不明 概要 この包括的レビューは、材料科学における機械学習の最新進歩を総括しています。大規模言語モデル（LLM）が材料知識の抽出とシミュレーションワークフロー生成を加速し、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が多様な材料特性予... -
インド・日本がAIと半導体に690億ドル投資、サプライチェーン強靭化へ国際提携を強化
Trax Technologies 国際 (インド/日本) 概要 インドと日本は、AIと半導体分野に合計690億ドル（約10兆円）もの巨額投資を目指し、技術パートナーシップを強化していると報じられました。この戦略的な提携は、両国がより強靭で国内に根ざしたテクノロジーサ... -
LG AI ResearchがLLM「EXAONE Discovery」を発表、新育毛成分や液浸冷却液を発見しICML 2026で実用化事例を披露
LG AI Research (via Korea JoongAng Daily) 韓国 概要 LG AI Researchは、ICML 2026において、大規模言語モデル（LLM）「EXAONE」を基盤とする産業用AIアプリケーション「EXAONE Discovery」を発表し、その実用化事例を披露しました。EXAONE Discoveryは... -
日本の花王と味の素がAIチップ需要に対応し半導体材料増産、ABFと高純度洗浄剤供給強化
Lanceum (Nikkei Asia report) 日本 概要 日本の消費財大手である花王と味の素が、AIチップ需要の急増に対応するため、半導体材料の生産を強化していると報じられました。味の素は、ほぼすべての高性能プロセッサーに不可欠な基板絶縁材料であるABF（味の... -
日本がAI半導体時代に向け半導体産業を再構築、マイクロン広島投資や材料大手増産が牽引
MK 日本 概要 日本がAI時代をターゲットに、半導体産業の再構築を加速していると報じられました。半導体材料、部品、装置における世界トップクラスの競争力を基盤に、かつての半導体大国としての復活を目指す動きが顕著です。特に、米国マイクロンによる広... -
バッファロー大学、ミリ秒単位でナノ粒子触媒を生成する新手法開発、AI連携で開発を自動化
University at Buffalo (UB) アメリカ 概要 バッファロー大学の研究チームが、複数の金属をミリ秒単位で均一なナノ粒子に結合させ、先進的な触媒材料を迅速に生成する新手法を発表しました。この1段階プロセスは、エネルギーおよび電子アプリケーション向... -
アルゴンヌ国立研究所がAI駆動型フレームワーク「ChemGraph」を発表、材料研究をLLMで加速
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所は、計算化学および材料科学シミュレーションのセットアップ、実行、分析を自動化するオープンソースのAI駆動型フレームワーク「ChemGraph」を発表しました。このシステムは、大規模言語モ... -
東北大学AIMR、LLMと実験を融合したChatHEAで燃料電池用触媒を発見、商用Pt/Cを超える性能
東北大学 高度材料研究機構 (AIMR) 日本 概要 東北大学高度材料研究機構（AIMR）と国際共同研究チームは、大規模言語モデル（LLM）と実験を組み合わせた協調フレームワーク「ChatHEA」を開発し、燃料電池の酸素還元反応用高エントロピー合金（HEA）触媒の... -
Quandelaがスピン光量子コンピューターでFermi-Hubbardシステムを2時間でシミュレート可能と発表
Quandela フランス 概要 フランスの量子コンピューティング企業QuandelaとWalrus Computingは、フォールトトレラントなスピン光量子コンピューターが、材料科学における重要な課題である商業的に関連性の高いFermi-Hubbardシステムを約2時間という短い時間... -
積層造形向け生体医療用高エントロピー合金をMLで設計、1500万組成から最適Zr合金を選定
Taylor & Francis Group - Figshare 国際 概要 積層造形（AM）向け生体医療用高エントロピー合金（BioHEAs）の設計において、機械学習フレームワークが導入され、約1500万の広大な組成空間から低弾性率、高強度、耐損傷性を兼ね備えた最適なBioHEA組成の特... -
人間とLLMの協調で新規ペロブスカイト型材料Ba3PtO5を発見、材料合成・発見速度を加速
arXiv 国際 概要 大規模言語モデル（LLM）とAIツールの進化が予測材料の生成速度を大幅に高める一方で、新規材料の実験的発見が遅れているという課題に対し、人間とLLMの協調が画期的な解決策となることが示されました。本研究では、この協調プロセスを通... -
Firefly-GeniがLLM活用で熱活性化遅延蛍光（TADF）分子候補を自律生成
ChemRxiv 国際 概要 Firefly-Geniは、大規模言語モデル（LLM）支援データ抽出、マルチタスク特性予測、条件付き分子生成、理論評価を統合した、自動化された解釈可能なアクティブ進化フレームワークとして発表されました。この閉ループワークフローにより... -
MLIPにおける原子部分電荷の課題が非共有結合相互作用の高精度シミュレーションを阻害
ACS Publications (Journal of Chemical Theory and Computation) 国際 概要 機械学習インターアトミックポテンシャル（MLIP）は、分子動力学シミュレーションにおいて密度汎関数理論（DFT）レベルの精度を低コストで実現する大きな可能性を秘めていますが... -
東京理科大学が機械学習で新クラスの強磁性準結晶を発見、AIが磁性材料開発を加速
Digital Journal (Tokyo University of Science) 日本 概要 東京理科大学の研究チームは、機械学習を応用することで、これまでにない新しいクラスの強磁性準結晶の開発に成功しました。このAIガイドアプローチは、従来の試行錯誤的な手法に依存せず、安定... -
AI統合による先進材料製造がエネルギー貯蔵、触媒、環境応用で革新を加速
Frontiers (Journal of Energy Research & Reviews) 国際 概要 人工知能（AI）を統合した先進材料の製造が、エネルギー貯蔵、触媒、環境アプリケーションの分野で革命的な変革をもたらしていると報告されました。機械学習は触媒発見プロセスを加速し、計算... -
arXivでMLIP Studioが発表、60以上のMLIPを統合し原子シミュレーションの計算コストを大幅削減
arXiv 国際 概要 オープンソースの無料プラットフォーム「MLIP Studio」がarXivで発表され、60以上のユニバーサル機械学習インターアトミックポテンシャル（MLIP）を統合し、原子シミュレーションとベンチマークを容易にします。このプラットフォームは、... -
RSCがMOF吸着スクリーニングでMLIPと古典力場を統合、DFT精度を低コストで実現
The Royal Society of Chemistry (Chemical Science) 国際 概要 金属有機構造体（MOF）の吸着スクリーニングにおいて、古典的な力場とユニバーサル機械学習インターアトミックポテンシャル（u-MLIP）を統合した効率的なハイブリッドスクリーニングワークフ... -
89元素対応のユニバーサル基盤モデル「NEP89」が原子シミュレーションの計算効率を3桁向上
(unknown, likely a preprint server like arXiv or journal) 国際 概要 89元素にわたる無機および有機材料に対応するニューロエボリューションポテンシャルアーキテクチャに基づく基盤モデル「NEP89」が発表されました。NEP89は、経験ポテンシャル並みの...
