マテリアルインフォマティクス– category –
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arXiv論文、SciReasonerがタンパク質・分子・結晶のマルチモーダル構造推論基盤モデルとして精度向上
arXiv 国際 概要 SciReasonerが、タンパク質、分子、結晶といった異なる種類の構造データに対応するマルチモーダル科学基盤モデルとして発表されました。このモデルは、構造要素を統一された語彙に離散化することで、予測と科学的推論能力を大幅に強化しま... -
東京理科大、AIで高活性・高耐久性触媒を逆設計しバッテリー・燃料電池開発を加速
東京理科大学 日本 概要 東京理科大学の研究チームは、AIを活用して高活性かつ高耐久性の触媒材料を効率的に「逆設計」する画期的な手法を開発しました。この技術は、望ましい特性からAIが材料構造を特定し、これまでの材料探索における大きな課題を解決し... -
23種類のML原子間ポテンシャルをベンチマーク、大規模モデルは精度向上わずかだが速度が大幅に低下
arXiv News 国際 概要 23種類のオープンソース機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の包括的なベンチマーク研究により、精度と速度の間に重要なトレードオフが存在することが明らかになりました。研究結果は、最先端の大規模モデルが軽量MLIPに比べてわずか... -
Visure Solutions、機械工学における生成AIの活用で設計代替案を数千規模に拡大
Visure Solutions 不明 概要 Visure Solutionsのレポートは、生成AIが機械工学の分野に革命をもたらし、設計プロセスを大幅に加速していることを強調しています。生成AIは、事前定義された制約に基づき、何千もの新規設計代替案を自動生成することが可能で... -
自己組織化ニューラルセルオートマトンが不規則メタマテリアル向けワンショット生成設計を実現
arXiv 国際 概要 自己組織化ニューラルセルオートマトン（NCA）に基づく新しい生成設計フレームワークが、不規則なメタマテリアルの設計に特化して導入されました。この画期的なアプローチは、わずか単一のトレーニングテンプレートから複雑な微細構造を動... -
arXiv論文、Adaptive Multi-Teacher Routingで汎用ML原子間ポテンシャルの信頼性と汎化性能を向上
arXiv 国際 概要 研究者らがAdaptive Multi-Teacher Routing（ATR）フレームワークを提案し、大規模低忠実度データセットから信頼性の低い疑似ラベルを除外することで、汎用機械学習原子間ポテンシャル（uMLIP）の信頼性と汎化性能を飛躍的に向上させまし... -
材料科学における機械学習の包括的レビュー、グラフNNからLLM応用までデータ駆動型発見を解説
Nature Computational Materials 国際 概要 最新のレビュー論文が、材料科学における機械学習のデータ駆動型発見と機能的応用に関する進展を網羅的に解説しています。結晶構造解析のためのグラフニューラルネットワークや原子シミュレーションのための機械... -
米国エネルギー省、物理学考慮型AIフレームワークで逆材料設計を加速し開発期間を大幅短縮
Department of Energy アメリカ 概要 米国エネルギー省（DOE）は、物理学を考慮したAIフレームワーク「Genesis Mission」を発表し、材料発見から市場投入までの期間を大幅に短縮する新たな取り組みを開始しました。このフレームワークは、基盤モデル、深層... -
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11日号
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LLMと自律実験が材料科学の発見・設計プロセスを革新、汎用MLIPと生成AIで効率を最大化
Chemistry Reviews 不明 概要 この包括的レビューは、材料科学における機械学習の最新進歩を総括しています。大規模言語モデル（LLM）が材料知識の抽出とシミュレーションワークフロー生成を加速し、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が多様な材料特性予... -
インド・日本がAIと半導体に690億ドル投資、サプライチェーン強靭化へ国際提携を強化
Trax Technologies 国際 (インド/日本) 概要 インドと日本は、AIと半導体分野に合計690億ドル（約10兆円）もの巨額投資を目指し、技術パートナーシップを強化していると報じられました。この戦略的な提携は、両国がより強靭で国内に根ざしたテクノロジーサ... -
LG AI ResearchがLLM「EXAONE Discovery」を発表、新育毛成分や液浸冷却液を発見しICML 2026で実用化事例を披露
LG AI Research (via Korea JoongAng Daily) 韓国 概要 LG AI Researchは、ICML 2026において、大規模言語モデル（LLM）「EXAONE」を基盤とする産業用AIアプリケーション「EXAONE Discovery」を発表し、その実用化事例を披露しました。EXAONE Discoveryは... -
日本の花王と味の素がAIチップ需要に対応し半導体材料増産、ABFと高純度洗浄剤供給強化
Lanceum (Nikkei Asia report) 日本 概要 日本の消費財大手である花王と味の素が、AIチップ需要の急増に対応するため、半導体材料の生産を強化していると報じられました。味の素は、ほぼすべての高性能プロセッサーに不可欠な基板絶縁材料であるABF（味の... -
日本がAI半導体時代に向け半導体産業を再構築、マイクロン広島投資や材料大手増産が牽引
MK 日本 概要 日本がAI時代をターゲットに、半導体産業の再構築を加速していると報じられました。半導体材料、部品、装置における世界トップクラスの競争力を基盤に、かつての半導体大国としての復活を目指す動きが顕著です。特に、米国マイクロンによる広... -
バッファロー大学、ミリ秒単位でナノ粒子触媒を生成する新手法開発、AI連携で開発を自動化
University at Buffalo (UB) アメリカ 概要 バッファロー大学の研究チームが、複数の金属をミリ秒単位で均一なナノ粒子に結合させ、先進的な触媒材料を迅速に生成する新手法を発表しました。この1段階プロセスは、エネルギーおよび電子アプリケーション向... -
アルゴンヌ国立研究所がAI駆動型フレームワーク「ChemGraph」を発表、材料研究をLLMで加速
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所は、計算化学および材料科学シミュレーションのセットアップ、実行、分析を自動化するオープンソースのAI駆動型フレームワーク「ChemGraph」を発表しました。このシステムは、大規模言語モ... -
東北大学AIMR、LLMと実験を融合したChatHEAで燃料電池用触媒を発見、商用Pt/Cを超える性能
東北大学 高度材料研究機構 (AIMR) 日本 概要 東北大学高度材料研究機構（AIMR）と国際共同研究チームは、大規模言語モデル（LLM）と実験を組み合わせた協調フレームワーク「ChatHEA」を開発し、燃料電池の酸素還元反応用高エントロピー合金（HEA）触媒の... -
Quandelaがスピン光量子コンピューターでFermi-Hubbardシステムを2時間でシミュレート可能と発表
Quandela フランス 概要 フランスの量子コンピューティング企業QuandelaとWalrus Computingは、フォールトトレラントなスピン光量子コンピューターが、材料科学における重要な課題である商業的に関連性の高いFermi-Hubbardシステムを約2時間という短い時間... -
積層造形向け生体医療用高エントロピー合金をMLで設計、1500万組成から最適Zr合金を選定
Taylor & Francis Group - Figshare 国際 概要 積層造形（AM）向け生体医療用高エントロピー合金（BioHEAs）の設計において、機械学習フレームワークが導入され、約1500万の広大な組成空間から低弾性率、高強度、耐損傷性を兼ね備えた最適なBioHEA組成の特... -
人間とLLMの協調で新規ペロブスカイト型材料Ba3PtO5を発見、材料合成・発見速度を加速
arXiv 国際 概要 大規模言語モデル（LLM）とAIツールの進化が予測材料の生成速度を大幅に高める一方で、新規材料の実験的発見が遅れているという課題に対し、人間とLLMの協調が画期的な解決策となることが示されました。本研究では、この協調プロセスを通...
