マテリアルインフォマティクス– category –
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ベータ・サルピーター方程式(BSE)｜量子コンピューターでの材料モデリング効率化
arXiv アメリカ 概要 arXivに、ベータ・サルピーター方程式（BSE）を用いた準粒子量子シミュレーションの詳細が発表され、量子コンピューターにおける多励起状態の材料モデリングが大幅に効率化されました。この方法は、Toffoliゲート数や論理量子ビット数... -
Quantinuum System Model H2｜量子計算によるNMRシミュレーションの精度
Quantinuum アメリカ 概要 Quantinuumは、同社のSystem Model H2量子コンピューターを用いて、史上最高精度の大規模デジタルNMRシミュレーションを実行しました。この技術は、核磁気共鳴（NMR）スペクトルの主要な特徴を再現し、創薬やリチウムコバルト酸... -
日本製鉄と富士通研の共同開発｜微量炭素による鉄の粒界強化メカニズム
npj Computational Materials / AZoM.com 日本 概要 日本製鉄と富士通研究所が共同開発した研究により、微量炭素がアルファ鉄の粒界における亀裂進展抵抗を強化するメカニズムが解明されました。機械学習駆動型原子シミュレーション（Fe-C MLIP）を用いた... -
汎用MLインターアトミックポテンシャル｜多成分材料の誤差起源と精度向上
Zhongguancun Academy, Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence 中国 概要 中国の研究チームが、汎用機械学習力場（uMLFFs）を多成分材料に適用した際の誤差起源を特定し、その精度向上に貢献しました。7,599種類の構成を持つベンチマークを構... -
GNoMEとは｜Google DeepMindのAIによる新規結晶構造特定と逆設計
Mewburn Ellis イギリス 概要 Google DeepMindのGNoMEプロジェクトが、機械学習を用いて数百万もの新規結晶構造を特定し、材料設計における逆設計パラダイムへの転換を加速させています。これは、従来の試行錯誤による材料発見から、AIが特性から材料構造... -
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10月4日号
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Genesisチップとは｜UTSA開発の低消費電力な継続学習AIチップ
UT San Antonio Today アメリカ 概要 テキサス大学サンアントニオ校（UTSA）のMATRIX AIコンソーシアムが、AIが過去の学習内容を失わずに新しい知識を蓄積できる革新的なスパイク型ニューロモルフィックアクセラレータチップ「Genesis」を開発しました。こ... -
AIサイエンティスト｜酵母の成長を7%向上させた自律的実験システム
ZME Science スウェーデン 概要 チャルマース工科大学の研究者らが、科学的仮説の生成から実験設計、自動化されたラボ装置での実行、結果の解釈までを一貫して自律的に行うAIシステムを開発した。このAIシステムは、デモンストレーションにおいてアミノア... -
Li–P–S結晶構造の生成｜MIで1万件超の安定候補を発見した手法
arXiv アメリカ 概要 研究者らは、結晶構造生成モデルと機械学習力場（MLFF）を組み合わせた反復戦略を開発し、Li–P–S系において約7万件の候補構造を生成した。このうち1万件以上が安定かつユニークな新規構造として特定され、材料設計の新たな可能性を示... -
ProcGNNとは｜PyTorchベースの化学プロセスモデル、柔軟性と性能
ProcGNN 韓国 概要 新論文「ProcGNN」は、PyTorchベースの物理情報グラフニューラルネットワークを導入し、多流化学プロセスのサロゲートモデリングを実現しました。ProcGNNは、共有されたユニットおよびストリーム表現を用いることで、異なるプロセスフロ... -
イオン量子シミュレーター｜デューク大学が再現した初期宇宙の物質形成
ScienceDaily アメリカ 概要 ScienceDailyが報じた研究で、デューク大学と国際チームが13個のイオン量子シミュレーターを用いて、物質の「突然の出現」過程を再現することに成功しました。この成果は、初期宇宙の極限物理学に関連しており、量子コンピュー... -
AARTIとは｜量子材料シミュレーションを加速する新戦略の仕組み
arXiv アメリカ 概要 arXivにプレプリントが発表され、関連するハミルトニアン間で変分情報を転送することで量子材料シミュレーションを加速する新戦略「AARTI（Augmented Ansatz Reuse for Target Initialization）」が開発されました。AARTIは、異なるシ... -
ElectrolyteFMとは｜電解質の12特性を予測するAIモデルの性能
arXiv アメリカ 概要 arXivにプレプリントが発表され、電解質の統一マルチ特性予測モデル「ElectrolyteFM」が導入されました。このモデルは、特性固有の機能と特性間の共有知識を活用することで、複数の物理化学的特性をより正確に予測します。実験では、E... -
2D電極触媒の逆設計｜AIエージェントによる触媒状態認識の課題解決
ACS Catalysis アメリカ 概要 ACS Catalysisに掲載された研究は、2D電極触媒再構築における触媒状態認識AIエージェントの活用を詳述しています。本研究は、静的な候補構造からの逆設計を、実験的にアクセス可能な触媒軌跡へと拡張する課題を解決。基板相互... -
近藤挙動の第一原理計算｜イェール大学が開発した量子材料モデル
Department of Chemistry, Yale University アメリカ 概要 イェール大学とカリフォルニア工科大学の研究者らが、実在金属中の物質固有の近藤挙動を正確に予測する新たな第一原理計算戦略を開発しました。この手法は、実際の材料の原子・電子構造を使用し、... -
PhysMat AIとは｜東北大学が開発した物理学統合型AIフレームワーク
EurekAlert!, WPI-AIMR, Tohoku University, AlphaGalileo 日本 概要 東北大学の研究者らは、材料発見プロセスに基礎的な物理知識を統合する「Physics-Grounded Materials AI（PhysMat AI）」フレームワークを発表しました。このアプローチは、相関ベース... -
パラジウム酸化物触媒のAI発見｜酸性OERで1,000時間超の安定性
arXiv アメリカ 概要 arXivにプレプリントが発表され、AI誘導型クローズドループプラットフォームが、イリジウムおよびルテニウムフリーのパラジウム酸化物触媒を高スループットで発見したことが報告されました。このプラットフォームは、酸性酸素発生反応... -
GCNNによる機械格子の逆設計｜圧縮剛性を高精度に予測する手法
arXiv アメリカ 概要 arXivに発表された論文で、自然成長プロセスに着想を得た形態形成グラフ生成フレームワークが、機械格子の逆設計に導入されました。このフレームワークは、グラフ畳み込みニューラルネットワーク（GCNN）を利用してトポロジーと特性の... -
Lila SciencesのAI自律ラボ｜水素触媒2,942種を3ヶ月で探索
Lila Sciences アメリカ 概要 Lila Sciencesは、AI駆動型クローズドループラボを駆使し、グリーン水素製造の主要ボトルネックである酸性酸素発生反応（OER）用の高耐久性パラジウム系触媒組成を3ヶ月で発見しました。AI主導のラボは、2,942種の触媒を提案... -
GNoMEとMatterGenとは｜GoogleとMSのAIによる新素材創出
AZoM イギリス 概要 AIと自動化の統合が材料発見プロセスを劇的に変革しており、特にGoogle DeepMindのGNoMEとMicrosoftのMatterGenが注目されています。GNoMEは1,000万種類以上の新規結晶構造を特定し、MatterGenはターゲット特性に基づいて新材料を生成...
