マテリアルインフォマティクス– category –
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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9月26日号
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M3GNet・CHGNet等の課題｜体系的軟化問題の特定と精度改善手法
DocShare 不明 概要 DocShareが公開した研究によると、M3GNet、CHGNet、MACE-MP-0などの汎用機械学習インターアトミックポテンシャル（uMLIPs）において、一貫したポテンシャルエネルギー表面（PES）の「体系的軟化」問題が特定されました。この研究は、わ... -
CHGNet・MACE-MP-0の課題｜CoFe2O4のサイト選好性予測の不一致
Ouro 不明 概要 最近の分析により、CHGNetやMACE-MP-0などの材料科学向けAI基盤モデルが、スピネル構造におけるd電子のサイト選好性を正確に予測する上で限界があることが明らかになりました。特にCoFe2O4の例では、これらのモデルの予測が、密度汎関数理... -
材料設計のベイズ最適化｜LLM駆動Agentic-Switchの性能と課題
arXiv 国際 概要 材料設計における制約付き多目的ベイズ最適化において、取得関数の選択を適応的ポリシー選択問題として再定式化した論文が発表されました。UCB-BanditとLLM駆動のAgentic-Switchという2つの新しいコントローラーが導入され、既存の固定ポ... -
Co基超合金の逆設計｜物理情報機械学習で固溶温度を15%向上
arXiv 不明 概要 本研究は、Co基超合金の逆設計に特化した物理情報機械学習フレームワークを発表し、合金密度を考慮しつつ、ガンマプライム固溶温度を従来比で最大15%向上させる新規合金組成の特定に成功しました。このフレームワークは、ガウス過程回帰と... -
UFO-MGenとは｜新規結晶設計の成功率を90%以上に高めた生成モデル
arXiv 不明 概要 arXivで発表された本研究は、Wyckoff表現のトポロジー的特徴を学習するフローベースの普遍的生成モデル「UFO-MGen」を発表しました。UFO-MGenは、従来モデルと比較して90%を超える高い結晶生成成功率を達成し、既知の構造だけでなく、未知... -
点欠陥MLIPの訓練手法｜小スーパーセルで誤差0.3eV未満を達成
arXiv (Preprint) 不明 概要 arXivで公開されたプレプリント論文にて、点欠陥シミュレーションを加速する機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の新しい訓練スキームが提案された。この手法は、100原子未満の小スーパーセルとわずか4つの構造緩和計算という... -
MITの3D生成AIとロボット組立｜物理的特性を考慮した生成手法
Bits to Atoms (MIT CDFAM Washington DC 2026 presentation) アメリカ 概要 MITのAlexander Htet Kyaw氏が、3D生成AI、ビジョン言語モデル、ロボットアセンブリを組み合わせた画期的な研究パイプラインを発表した。このシステムは、テキストプロンプトか... -
Truncated ASDとは｜MLIPの高次導関数計算を加速する新手法
Cool Papers (Preprint/Research Highlight) 不明 概要 機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）におけるヘシアンなどの高次導関数計算は、大規模システムで計算負荷が高い課題がありました。本研究では、原子間相互作用が距離と共に減衰するという物理特性を... -
PHICSとは｜多機能複合材料の逆設計を実現する物理制約付き機械学習
Science China Press (Research Highlight/Press Release) 中国 概要 多機能複合材料の効率的な逆設計を実現するため、物理制約付き逆設計システム「PHICS」が開発されました。PHICSは物理因果グラフモデリング、マルチスケールメカニズム埋め込み、多目的... -
uMLIPとは｜量子コンピューティングデータを活用した原子シミュレーション
Cool Papers (Preprint/Research Highlight) 不明 概要 本研究は、量子コンピューティングベースの高精度電子構造計算から得られる少量のデータを活用し、汎用機械学習原子間ポテンシャル（uMLIP）の精度を向上させるフレームワークを提案しています。事前... -
MatlantisとNVIDIA ALCHEMI｜ENEOSのOER触媒開発期間を短縮
Markets Insider (Matlantis and ENEOS Holdings Corporation joint announcement) 日本 概要 Matlantisは、ENEOSホールディングスがNVIDIA ALCHEMIとMatlantis PFPを統合することで、酸素発生反応（OER）触媒の発見プロセスを数年から数ヶ月へと劇的に短... -
γ-Al2O3の新規構造｜天津大学がAIで発見した触媒設計への影響
EurekAlert! (Tianjin University research) 中国 概要 天津大学の研究者チームが、ニューラルネットワークガイド付きグローバル最適化戦略と高次元機械学習原子間ポテンシャルを駆使し、γ-Al₂O₃の欠陥に富む新規低エネルギー構造2種（γ-NAVとγ-AV）を特定... -
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9月20日号
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BRKZ社がAI活用建築材料調達を拡大へ、シリーズBで1300万ドルを調達し中東市場で急成長
Dealroom.co サウジアラビア 概要 BRKZ社は、AIを活用した建築材料調達プラットフォームの拡大を目的として、シリーズBラウンドで1300万ドル（約19億円）を調達しました。同社はこの資金を活用し、AI駆動型の価格設定・履行エンジンをさらに発展させ、契約... -
AIがリチウムイオンバッテリー性能を向上させる界面層の設計メカニズムを解明、LLNLの研究で
Mirage News アメリカ 概要 ローレンス・リバモア国立研究所(LLNL)の研究により、リチウムイオンバッテリーの性能と耐久性を左右する極薄の界面層の設計メカニズムがAIによって解明されました。機械学習モデルを量子力学データで訓練することで、研究者は... -
ノースカロライナ州立大学ら、Chemspeed自律ラボで触媒発見を自動化しプロピレンヒドロホルミル化性能を大幅向上
Chemspeed スイス 概要 ノースカロライナ州立大学、UNCチャペルヒル、Eastman Chemical Companyの研究チームが、Chemspeedの自動化システムとソフトウェアを基盤とする閉ループ自律プラットフォームを構築し、触媒発見プロセスを完全に自動化しました。こ... -
物理情報付きグラフニューラルネットワークが不均一固体力学を解明：大規模データ不要で変形・亀裂伝播をモデリング
arXiv 不明 概要 新しい物理情報付きグラフニューラルネットワーク（PI-GNN）が開発され、不均一な固体力学における変形や亀裂伝播を高精度でモデリングすることに成功しました。このPI-GNNは、適合するメッシュグラフ上で動作し、離散全ポテンシャルエネ... -
マルチモーダルLLMエージェント「SynAgent」、LiCoO2高結晶薄膜の自律合成と基板温度の結晶化支配をわずか18回の実験で解明
arXiv アメリカ 概要 マルチモーダルLLMエージェント「SynAgent」が、X線回折や電子顕微鏡写真などの実験データから推論し、材料合成プロセスを自律的に理解・進化させることに成功しました。本フレームワークは、GPT-5.5を基盤とし、LiCoO2 (001)薄膜堆積... -
IBM Research、AI・量子コンピューティングでバッテリー材料発見を加速し、より強力で持続可能な電池を実現
IBM Research アメリカ 概要 IBM Researchは、AI、量子コンピューティング、ハイブリッドクラウド技術を統合することで、バッテリー材料を含む科学的発見の速度を劇的に向上させている。この「Accelerated Discovery」アプローチは、材料科学、AI、量子、...
