マテリアルインフォマティクス– category –
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ユニバーサルMLIPのバイアスと反復的ファインチューニングがMDシミュレーションの精度を向上
(情報元不明、論文要旨の可能性) 不明 概要 ユニバーサル機械学習分子間ポテンシャル（uMLIP）は周期表全体への適用可能性で注目されるものの、ドメイン外タスクで高い予測精度を得るにはファインチューニングが必要です。本研究では、uMLIPのバイアスが分... -
デューク大学主導のGenesisプロジェクト、DOEから資金獲得しAIでDNAベース材料を高速設計
Duke University アメリカ 概要 デューク大学のエンジニア主導チームが、米国エネルギー省（DOE）のGenesisプロジェクトからフェーズ1助成金を獲得し、AIプラットフォームを開発して次世代エネルギー技術向けのDNAベース材料の設計を加速します。このプロ... -
材料科学に革命をもたらす3つのAI技術：特性予測、生成設計、MLIPの進化
(情報元不明) アメリカ 概要 材料科学分野におけるAIの活用は、特性予測、生成設計、機械学習分子間ポテンシャル（MLIP）という3つの主要な側面で進化を遂げています。AIは材料の特性を高精度で推定し、目標特性を持つ新材料を自律的に提案、さらに原子間... -
ライス大学、「READINESS」プロジェクトでNSFから約2,000万ドル獲得、AI・ロボット工学で電子・量子材料製造を自律化
Rice University アメリカ 概要 ライス大学は、米国国立科学財団（NSF）から1,990万ドルの助成金を受け、AI、ロボット工学、クラウドベースのラボを統合した「READINESS」プロジェクトを立ち上げました。このプロジェクトは、電子材料および量子材料の製造... -
東北大学AIMR、AI駆動型クローズドループシステムでエネルギー材料発見を大幅に加速
Advanced Institute for Materials Research (AIMR), Tohoku University / Digital Discovery 日本 概要 東北大学先進材料科学研究機構（AIMR）の研究者らが、AIモデル、自動実験、継続的なフィードバックを統合した革新的な「クローズドループ」研究シス... -
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25日号
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シカゴ大学とArgonne国立研究所が国立科学財団から2,000万ドル助成金獲得、AIロボットラボ「PoLARIS」でポリマー研究を加速
University of Chicago アメリカ 概要 シカゴ大学とArgonne国立研究所は、米国国立科学財団（NSF）から2,000万ドルの助成金を受け、遠隔操作可能なロボットラボ「PoLARIS（Polymer Laboratory for AI, Robotics, Informatics, and Standards）」を設立しま... -
MITの研究者が高Tgポリマーのインフォマティクスモデリングで加工条件の重要性を評価、予測精度を向上
arXiv アメリカ 概要 MITの研究者は、高ガラス転移温度（Tg）ポリマーのインフォマティクスモデリングにおいて、加工条件が果たす役割を評価する研究を発表しました。従来、ポリマーのTg予測は主に化学構造に基づいていましたが、本研究では加工パラメータ... -
シンガポール工科デザイン大学とシンガポール国立大学が光・物質相互作用シミュレーションツールを拡張、次世代フォトニック・量子デバイス設計を加速
EurekAlert! シンガポール 概要 シンガポール工科デザイン大学（SUTD）とシンガポール国立大学（NUS）の研究者らが、光と電子の相互作用を制御するフォトニックおよび半導体デバイスの設計を支援する新たな計算アプローチを開発しました。彼らは、既存のオ... -
ドイツの研究者が量子コンピュータで量子技術を設計するフレームワークを開発、多体電子スピン共鳴ハミルトニアンをシミュレート
arXiv ドイツ 概要 ドイツの研究者が、量子コンピュータを用いて量子技術を設計するためのフレームワークを開発しました。このフレームワークは、一般的な多体電子スピン共鳴（ESR）ハミルトニアンをシミュレートするために設計されており、ゼロ磁場分裂、... -
ローレンス・バークレー国立研究所がDOE「Genesis Mission」でAI加速フレームワークを確立、極限環境向け複雑濃縮合金の最適化へ
Lawrence Berkeley National Laboratory アメリカ 概要 ローレンス・バークレー国立研究所（LBNL）は、米国エネルギー省（DOE）の「Genesis Mission」プロジェクトの一環として、「加速合金工学」AI加速フレームワークを確立しています。このプロジェクト... -
インペリアル・カレッジ・ロンドン教授がAI材料企業CuspAIのCSOに就任、20億ポンド評価額の企業で科学的リーダーシップを発揮
Imperial College London 英国 概要 インペリアル・カレッジ・ロンドンの材料科学者であるアロン・ウォルシュ教授が、評価額20億ポンドのAI材料企業CuspAIの最高科学責任者（CSO）に就任しました。彼は、AIを活用した材料発見の進歩を産業応用へと橋渡しす... -
フラットアイロン研究所の研究者がテンソルネットワークと古典計算機で量子コンピューター級の量子物理学問題を解決
ScienceDaily アメリカ 概要 シモンズ財団のフラットアイロン研究所の研究者らが、通常のノートパソコンと高度な数学、専門ソフトウェアを用いて、量子コンピューターが必要とされてきた困難な量子物理学の問題を解決しました。彼らの方法は、数百のエンタ... -
中国の研究者が深層生成モデリングとAIを統合し、ペロブスカイト太陽電池デバイスの「逆設計」エンドツーエンドフレームワークを開発
Frontiers in Artificial Intelligence 中国 概要 中国の研究者は、深層生成モデリングとAIを統合したエンドツーエンドフレームワークを開発し、ペロブスカイト太陽電池（PSC）デバイスのAI誘導型「逆設計」を可能にしました。このフレームワークは、デバ... -
キーストーン・テクノロジー・コンサルタンツが提言：オハイオ州のポリマー企業はAI品質管理で生産効率と製品一貫性を向上可能
Keystone Technology Consultants アメリカ 概要 キーストーン・テクノロジー・コンサルタンツは、オハイオ州のポリマー企業がAIを活用した品質管理によって、寸法、色、組み立てチェックを大幅に改善できると提言しています。AI支援ビジョンシステムは、... -
フロリダ大学チームがDOE助成金でAI駆動型プラットフォームを開発、航空宇宙・エネルギー向け耐熱材料発見を加速
University of Florida アメリカ 概要 フロリダ大学が主導する研究チームは、米国エネルギー省（DOE）のGenesis Mission助成金を受け、AI駆動型プラットフォームを開発しています。このプラットフォームは、電子顕微鏡、AI、モデリングを統合してデータ分... -
UC BerkeleyとLBNLの研究者がLLMを触媒作用の基礎原理解明に活用、データ標準化と仮説生成で開発を加速
ACS Publications アメリカ 概要 UC BerkeleyとLBNLの研究者は、大規模言語モデル（LLM）が触媒作用の基礎原理を理解する上でどのように貢献できるかを探る論文を発表しました。LLMは、性能データ、分光学的特性評価、メカニズムモデルを統合することで、... -
Meta FAIRとスタンフォード大学の研究者がUMAモデルのファインチューニングによりWS2の酸素プラズマ相互作用を高精度シミュレーション
arXiv アメリカ 概要 Meta FAIRとスタンフォード大学の研究者は、ユニバーサル機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）であるUMAモデルをWS2の酸素プラズマ相互作用に特化してファインチューニングすることに成功しました。この研究は、プラズマ-表面相互作用... -
デューク大学チームがDOE資金を獲得し、DNAオリガミを活用したエネルギー関連材料設計AIプラットフォームを開発
Duke University アメリカ 概要 デューク大学の研究チームは、米国エネルギー省（DOE）のGenesis Projectから資金提供を受け、DNAベースの材料を設計するAIプラットフォームを開発しています。このAIフレームワークは、DNAオリガミビルディングブロックが... -
中国の研究者がナトリウムイオン電池の電解質・電極材料の革新と界面戦略をレビュー、AI活用で合理的な設計を推進
MDPI 中国 概要 本論文は、ナトリウムイオン電池（SIBs）の性能向上に向けた電解質および電極材料の革新と、その界面構築戦略に焦点を当てたレビューです。理論計算と機械学習を組み合わせることで、電解質の合理的な設計を導き、新材料の発見と最適化プロ...
