マテリアルインフォマティクス– category –
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韓国メディア報道：SES AI社、ロボティクス需要に応えバッテリー材料発見AI「vibe research」を強化
The Korea Times 韓国 概要 ボストンに拠点を置くバッテリー企業SES AIが、ロボット工学の需要増大に対応するため、バッテリー材料発見のためのAI駆動型アプローチ「vibe research」に注力していると韓国メディアが報じました。同社の「Molecular Universe... -
PhysicsX社、産業工学シミュレーションを数日から数秒に短縮するAI技術で1.35億ドルを調達、評価額約1.7億ドルに
The AI World 英国 概要 ロンドンを拠点とするAIスタートアップのPhysicsXは、産業工学シミュレーション時間を数日から数秒に短縮する深層学習活用AI技術により、シリーズBで1億3500万ドルの資金調達に成功しました。これにより、同社の総資金調達額は1億7... -
INX社とAlbert Invent社が戦略的提携、AI活用でR&D業務のイノベーション加速へ
Business Wire 米国 概要 材料科学企業のINXは、AIネイティブなR&Dオペレーティングシステムを提供するAlbert Inventとの戦略的提携を発表し、R&D業務におけるAI駆動型イノベーションを促進します。Albert Inventは、INXの科学チームが実験データ... -
Intel Market Researchレポート: 空間コンピューティング生成AI材料・化学技術市場、2026年に37.8億ドル規模へ
Intel Market Research 多国籍 概要 本記事はIntel Market Researchが発行した市場調査レポートの概要紹介です。グローバル空間コンピューティング生成AI材料・化学技術市場は、2026年に37.8億ドル規模に成長すると予測されています。この成長は、空間コン... -
arXiv論文、自動化・大規模並列化された機械学習原子間ポテンシャル構築ワークフロー「AutoPot」を発表
arXiv 米国 概要 arXivで公開されたプレプリントは、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）を自動化かつ大規模に並列化して構築するワークフロー「AutoPot」を発表しました。MLIPは原子モデリングに量子精度をもたらし、量子的に正確なマルチスケールシミュ... -
arXiv論文、原子間ポテンシャルの機械学習基盤モデルにおける6つの未解決課題を提示
arXiv 米国 概要 arXivに掲載された論文は、原子モデリングにおける機械学習（ML）の急速な進歩と、原子間ポテンシャルが材料科学の中心的なツールとなっている状況をレビューしています。本論文は、ML原子間ポテンシャル（MLIP）基盤モデルの開発における... -
IJCRT.org論文、AIと数学的モデリングの融合が材料工学に革命をもたらし発見を加速と提唱
IJCRT.org インド 概要 IJCRT.orgに掲載された論文は、数学的モデリングとAIの組み合わせが、予測的な洞察を提供し、材料発見を加速することで材料工学に革命をもたらしていると論じています。機械学習、深層学習、強化学習が、合金、ポリマー、触媒、バッ... -
研究者、AIで化学反応の遷移状態を高速かつ高精度に予測する「React-OT」を開発
The Research Code 不明 概要 研究者たちは、化学反応の遷移状態を前例のない速度と精度で予測できる機械学習アプローチ「React-OT」を開発しました。この技術は、創薬、触媒設計、および材料科学の分野における開発プロセスを大幅に加速させます。React-O... -
Dunia Innovations社、AI駆動型材料発見の産業化を目指しベルリンのGigaLabに2億8,000万ユーロを投資
Scouts by Yutori ドイツ 概要 Dunia Innovationsは、AI駆動型材料発見を産業化するための新たな一歩として、ドイツのベルリンに建設されるGigaLab施設に2億8,000万ユーロを投資しました。この大規模投資は、エネルギー貯蔵、触媒、半導体、および重要原材... -
シンガポール国立大学、LLMとDFT、実験を統合しCO2と廃棄物から尿素肥料を生成する触媒を設計
NUS Faculty of Science シンガポール 概要 シンガポール国立大学（NUS）の研究者たちは、大規模言語モデル（LLM）、密度汎関数理論（DFT）、そして実験的検証を組み合わせた計算ガイド戦略を開発し、二酸化炭素（CO2）と硝酸塩から効率的に尿素を生産する... -
ワシントン大学、AIと量子コンピューティング融合で積層原子シートや量子コンピューター材料の開発を加速
University of Washington 米国 概要 ワシントン大学の研究者たちは、人工知能（AI）と量子コンピューティングを組み合わせることで、特に量子材料の開発を大幅に加速する方法を示しました。ある研究（6月2日PNAS掲載）ではAIを用いて積層された原子シート... -
ドイツ連邦科学技術宇宙省、3,000万ユーロを投じAIと自律型ラボで触媒開発を加速するASCENDプロジェクトを開始
e-conversion ドイツ 概要 ドイツ連邦科学技術宇宙省（BMFTR）は、ヘルムホルツ・ツェントルム・ベルリンやBASFを含む6つの研究・産業パートナーに3,000万ユーロを投じ、AI駆動型触媒開発を加速する「ASCEND」プロジェクトを開始しました。このプロジェク... -
米国DOE国立研究所、AIと人間の専門知識融合で材料科学・エネルギー研究を加速
AI & Tech News Engine 米国 概要 新世代の材料科学者たちは、伝統的な冶金学の専門知識とAIを含む最先端の計算アプローチを融合し、エネルギー貯蔵、航空宇宙、製造分野における材料発見を加速しています。2026年5月に開催された米国エネルギー省（DOE）... -
クイーンズランド工科大学、バッテリー不要デバイス実現へ量子効果制御法を発見
ScienceDaily (Queensland University of Technology) オーストラリア 概要 クイーンズランド工科大学（QUT）が主導する研究チームが、先進材料における量子効果を制御し、バッテリーなしで電子機器に電力を供給する可能性を開拓しました。この「非線形ホ... -
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...
