マテリアルインフォマティクス– category –
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ACS Publications、低温柔軟有機結晶の解明に向けた物理学駆動型計算パラダイムとAI支援マルチスケールシミュレーションを提案
ACS Publications アメリカ 概要 本研究は、低温で柔軟性を示す有機結晶の特性を解明するため、物理学駆動型計算パラダイムを提案しています。このアプローチは、AI支援マルチスケールシミュレーションと機械学習力場（MLFF）を組み合わせ、逆設計のための... -
arXiv論文、ML力場トレーニングで少ないラベル数でもフルデータ精度を達成するデータ選択戦略を実証
arXiv 国際 概要 本論文は、機械学習力場（MLFF）のトレーニングとファインチューニングにおけるデータ選択の重要性を詳細に調査し、LLPR（Least-Likely to Predict Region）のようなアクティブラーニング戦略が、より少ないラベル数でフルデータ精度を達... -
MLIP Studioが無料Webアプリ「MLIP Studio」をリリース、60種以上の汎用MLPで分子・材料シミュレーションを加速
MLIP Studio Blog 不明 概要 MLIP Studioは、汎用機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）を用いた分子および材料の原子計算を可能にする無料Webアプリケーション「MLIP Studio」をリリースしました。このアプリケーションは、MACE、FAIRChem/UMA、MatterSim、... -
arXiv論文、モデル非依存型グラフプロンプト学習でGNNの結晶特性予測精度を大幅向上
arXiv 国際 概要 本論文は、グラフニューラルネットワーク（GNN）の結晶特性予測性能を向上させるため、新しいモデル非依存型ソフトプロンプト学習フレームワークを提案しました。このフレームワークは、ノードレベルおよびグラフレベルのソフトプロンプト... -
arXiv論文、等変グラフニューラルネットワークによる原子モデリングの変革と分子粗視化の進歩
arXiv 国際 概要 本論文は、等変グラフニューラルネットワーク（EGNN）を含む機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が、量子力学的データからポテンシャルエネルギー面を学習することで原子モデリングをいかに変革したかを議論しています。さらに、分子粗視... -
arXiv論文、d4/d6/d7ペロブスカイト酸化物MDシミュレーションでMACEとCHGNetの限界と可能性を検証
arXiv 国際 概要 本論文は、d4/d6/d7ペロブスカイト酸化物の分子動力学（MD）シミュレーションにおいて、MACEとCHGNetといった基盤機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の成功と限界を詳細に検証しています。システム固有のトレーニングなしでナノ秒スケー... -
YouTubeチャンネルyaavikmaterials、ML原子間ポテンシャルがDFT精度で大規模MDを可能にしシステムサイズのトレードオフを解消
yaavikmaterials (YouTube) 不明 概要 YouTubeチャンネルyaavikmaterialsの動画では、MACE、NequIP、CHGNetといった機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が、分子動力学（MD）シミュレーションにおけるシステムサイズとシミュレーション時間の間のトレード... -
EngineerMD、生成AIを活用した製品設計が開発時間とコストを大幅削減し、数千の設計案を自動生成
EngineerMD 不明 概要 EngineerMDの記事は、生成AIが2026年の製品設計をどのように変革しているかを探求し、設計空間の自動探索、性能シミュレーション、何千もの設計バリエーションの生成を可能にしていることを強調しています。この技術は、構造、材料、... -
IntuitionLabs、AlphaFold 3とESM3を比較分析、AI生物学基盤モデルの進化と生成拡散モデルの優位性を指摘
IntuitionLabs 不明 概要 IntuitionLabsの分析記事は、AlphaFold 3とESM3といった主要なAI生物学基盤モデルを詳細に比較しています。記事は、3D原子座標の生成拡散モデルであるAlphaFold 3、タンパク質言語モデリングのESM-3、構造と結合親和性予測を組み... -
GitHubリポジトリ「awesome-ai-for-science」公開、Google GNoMEとMicrosoft MatterGenなど科学発見を加速するAIツールを厳選
GitHub (ai-boost) 国際 概要 GitHub上に「awesome-ai-for-science」リポジトリが公開され、物理学、化学、生物学、材料科学など多岐にわたる科学分野の発見を加速するAIツールとフレームワークが厳選されてリスト化されました。このリストには、220万の新... -
米国DOE、AIソリューションで重要鉱物サプライチェーン革新と代替材料開発加速を発表
Department of Energy アメリカ 概要 米国エネルギー省（DOE）は、AIソリューションを活用して重要鉱物サプライチェーンの革新と代替材料の開発加速を目的とした戦略を公表しました。この戦略では、物理ベースのAIを導入し、複雑な構造-特性関係を理解し、... -
EurekAlert!レビュー、AIが化学工学を再構築、反応設計からスマート製造までR&Dサイクル加速
EurekAlert! アメリカ 概要 EurekAlert!が公開したレビュー論文は、人工知能（AI）が化学工学の領域に根本的な変革をもたらしていることを強調しています。AIは、生産の最適化、安全性向上から、新しいプロセスや材料の設計に至るまで、幅広い応用を通じて... -
Chalmers大、高性能MDパッケージGPUMD 4.0発表、MLポテンシャルで材料シミュレーションを革新
Computational Materials Group @ Chalmers スウェーデン 概要 チャルマース工科大学の計算材料グループは、高性能分子動力学（MD）ソフトウェアの最新安定版「GPUMD 4.0」を発表しました。このバージョンは、ニューロエボリューションポテンシャル（NEP）... -
arXiv論文、6つの汎用ML原子間ポテンシャルをベンチマークし、月レゴリス鉱物MDシミュレーションの構造的忠実度と性能を評価
arXiv 国際 概要 月レゴリス鉱物の分子動力学（MD）シミュレーションに特化し、MACE-MH、MatterSim、SevenNet-0、UPET、UMA、NequIP-OAM-Lの6つの汎用機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が包括的にベンチマークされました。この研究は、各MLIPの構造的忠... -
arXiv論文、Vilya-1がマクロサイクル構造予測と設計のための全原子基盤モデルとして高い幾何学的精度を達成
arXiv 国際 概要 Vilya-1は、マクロサイクルの構造予測と設計のための画期的な全原子基盤モデルとして発表されました。このモデルは、生物学的に関連するコンフォメーションのサンプリングや、開発可能性特性の予測における既存の課題を解決することを目指... -
ACS Publications、異種触媒研究におけるLLMベース自律エージェントのツール統合と展望をレビュー
ACS Publications アメリカ 概要 ACS Publicationsのレビュー論文が、異種触媒研究のための大規模言語モデル（LLM）ベース自律エージェントシステムの現状と展望を体系的に分析しています。この論文は、ツール統合やロボットプラットフォームとのクローズ... -
arXiv論文、仮説進化プロトコル（HEP）でLLMエージェントの監査可能な科学的発見能力を確立
arXiv 国際 概要 大規模言語モデル（LLM）ベースの科学的発見のための新たなエージェントハーネスとして、仮説進化プロトコル（HEP）が提案されました。このプロトコルは、AIによる科学的発見において、明示的で監査可能な仮説生成、評価、進化を可能にし... -
Springer Natureが結晶欠陥のML手法に関する論文募集を開始、原子シミュレーションとの統合を重視
Research Communities (Springer Nature) 国際 概要 Springer NatureのResearch Communitiesは、結晶欠陥のモデリングと予測に焦点を当てた機械学習（ML）手法に関する論文募集を開始しました。この募集は、グラフニューラルネットワークやアクティブラー... -
Oxford Academic論文、DeepMeso（DeepFerro）が強誘電体のマルチスケール合理設計を可能に
Oxford Academic 国際 概要 DeepMesoフレームワーク、特に強誘電体材料向けのDeepFerroが、メゾスコピックな不均一材料の合理的設計における既存の課題を解決するために導入されました。この革新的なモデルは、材料特性の順方向予測とオンデマンドでの逆設... -
LAMMPSがMACE・CHGNetなど多様な機械学習ポテンシャルに対応、原子シミュレーションの汎用性向上
LAMMPS Molecular Dynamics Simulator 不明 概要 分子動力学シミュレーターLAMMPSは、MACE、CHGNet、DeePMD-kit、NequIP、SevenNetといった主要な機械学習ポテンシャル（MLP）フレームワークとの相互運用性を大幅に強化しました。この機能強化により、LAMM...
