マテリアルインフォマティクス– category –
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ASML、TSMC、imecが2D材料トランジスタの300mmウェハ統合プロセスを確立、産業応用へ加速
The cleanroom Portal ヨーロッパ 概要 半導体業界の主要企業であるASML、TSMC、imecは、2D材料ベースのトランジスタ（MoS2 nFETおよびWSe2 pFET）向けに、50nmのコンタクトポリピッチ（CPP）を持つ300mmウェハ統合プロセスを発表しました。この画期的な成... -
韓国浦項市がAI駆動型「K-Graphene Foundry」を政府支援で設立、2D材料R&Dを加速
The Investor 韓国 概要 韓国の浦項市が政府支援を受け、AI駆動型グラフェンおよび2D材料の製造・実証プラットフォーム「K-Graphene Foundry」を構築する計画を発表しました。このプロジェクトは、2Dナノ材料を活用した電子機器、センサー、エネルギー貯蔵... -
韓国Hanwha EssentialがAI半導体基板のビルドアップフィルム国産化を推進、市場独占に挑戦
The Elec Inc. 韓国 概要 韓国のHanwha Essentialが、AI半導体基板に不可欠なビルドアップフィルム（BuF）の国産化に向けた取り組みを加速し、現在顧客サンプル評価と品質検証段階に入ったと発表しました。この動きは、日本のAjinomoto Build-up Filmが独... -
IBMがAIチップ設計をサブ1nm「NanoStack」で革新、性能50%向上または消費電力70%削減
Data Center Knowledge アメリカ 概要 IBMは、AIワークロードの増大する需要に応えるため、チップスケーリングをサブ1nmまで拡張する革新的な半導体技術「NanoStack」を発表しました。この3次元アーキテクチャは、トランジスタを垂直に積層することで、現... -
Applied MaterialsがAIチップ向けDRAM・先進パッケージング加速の新製造システムを発表
GLOBE NEWSWIRE アメリカ 概要 Applied Materialsは、次世代AIワークロードを支える先進的な3Dチップアーキテクチャ（DRAMおよびアドバンストパッケージング）の製造を加速するため、複数の革新的なチップ製造システムを発表しました。これらのシステムは... -
LLMとMLIPが固体電解質探索のボトルネックを打破、AI閉ループアーキテクチャが開発を加速
arXiv 不明 概要 固体電解質の発見における長年の課題に対し、大規模言語モデル（LLM）と機械学習ポテンシャル（MLIP）を統合的に活用する革新的なアプローチが提案されました。AI駆動型の候補設計、多尺度シミュレーション、不確実性を考慮した選択、実験... -
AIと物理学の協働で水素貯蔵材料設計に画期的な進展、最適格子設計を特定
Phys.org アメリカ 概要 AIと物理学の革新的な協働により、水素貯蔵材料の設計において画期的な進展がもたらされました。研究は、水素貯蔵容量が金属格子の原子スケール形状とその熱応答特性に密接に相関することを発見し、最適な金属原子半径と比較的柔ら... -
シンガポール国立大学とトロント大学が1,000万ドルの「Materials Data Foundry」を立ち上げ、AI材料探索を加速
AcademicJobs.com Singapore 概要 シンガポール国立大学とトロント大学Acceleration Consortiumが、1,000万ドルを投じてAIとロボティクスを組み合わせたオープンな自律型研究プラットフォーム「Materials Data Foundry」を立ち上げました。この新ラボは、A... -
ノースカロライナ州立大学が「Flex-Cat」自己駆動型ラボで触媒を自律発見、オンデマンド生産を実現
North Carolina State University アメリカ 概要 ノースカロライナ州立大学の研究チームが、ロボティクス、高圧化学反応器、自動分析、AIを組み合わせた「Flex-Cat」という自己駆動型化学ラボを開発しました。このシステムは、触媒のレシピと反応条件を自... -
Atinary TechnologiesがAI駆動型閉ループ実験で触媒最適化・プロセス安全性向上を実証
Atinary Technologies アメリカ 概要 Atinary Technologiesは、AI、ロボティクス、人間の科学的専門知識を統合した自己駆動型ラボにおける閉ループ実験を通じて、研究開発プロセスの根本的な変革を実証しました。同社は、SDLabs®プラットフォームをChemspe... -
デンマーク工科大学がAIとロボットアームで新材料開発を「数十年から数日」に短縮する自己駆動型ラボを稼働
Mirage News デンマーク 概要 デンマーク工科大学（DTU）が、AIとロボットアームが自律的に化学実験を行う「自己駆動型ラボ」の開発に成功しました。この革新的なシステムは、通常数十年を要する新材料開発プロセスをわずか数日にまで短縮する可能性を秘め... -
汎用機械学習ポテンシャルにおけるバイアスを特定、反復微調整で精度向上へ
Journal of Chemical Theory and Computation (ACS Publications) アメリカ 概要 本研究は、MACEなどの汎用機械学習ポテンシャル（uMLIP）における内在的なバイアスと、それがモデルの微調整（ファインチューニング）の質に与える影響を詳細に調査しました... -
Meta FAIRの汎用MLIP「UMA」が2D材料の酸素プラズマ相互作用を高精度で予測、半導体製造に貢献
arXiv 不明 概要 Meta FAIRが開発した汎用機械学習ポテンシャル（MLIP）モデル「UMA」が、二次元材料である二硫化タングステン（WS2）と酸素プラズマの相互作用を高精度でモデリングし、さらに微調整によって予測性能を向上させることが示されました。この... -
機械学習ポテンシャルが量子化学計算を最大100万倍高速化、材料科学に革命
ACS Central Science アメリカ 概要 機械学習ポテンシャル（MLIPs）の急速な進歩が、量子化学計算の速度を最大100万倍に加速する可能性を秘めており、化学および材料科学分野に革命をもたらすと指摘されています。この記事では、MLIPsの多様な応用範囲と現... -
600万超の結晶で事前学習された物理情報基盤モデル「CLOUD」が材料特性予測を革新
springermedizin.de ドイツ 概要 スケーラブルで物理情報に裏打ちされたTransformerベースの結晶表現学習基盤モデル「CLOUD」が発表されました。600万以上の結晶データで事前学習されたCLOUDは、結晶対称性、Wyckoff位置、組成をコンパクトな文字列表現で... -
大規模言語モデルを因果推論で強化、2D材料設計フレームワーク「ARIA」が物理的信頼性を向上
arXiv 不明 概要 生成モデルが材料探索において物理的因果関係を十分に満たせないという課題に対し、因果関係を考慮した大規模言語モデル（LLM）フレームワーク「ARIA」が開発されました。このモデルは知識グラフを活用することで、2D材料の順方向予測およ... -
DeepMind GNoMEとMicrosoft MatterGenがAI駆動型材料探索を劇的に加速、数百万の無機結晶を高速スクリーニング
AI CERTs News アメリカ 概要 DeepMindのGNoMEやMicrosoftのMatterGenといったAIパイプラインが、グラフェンニューラルネットワークと機械学習ポテンシャルを駆使し、数百万の無機結晶を前例のない速度でスクリーニングすることに成功しました。これらのハ... -
ワシントン大学、AIと量子コンピューティング融合で新材料設計を自己改善する設計ループを開発
richardmitnick (blog) アメリカ 概要 ワシントン大学の研究は、AIと量子コンピューティングの融合により、新材料設計のための自己改善型設計ループを開発しました。AIは積層された原子シートの複雑な量子挙動をシミュレートし、量子コンピューターは将来... -
MDPI Buildingsに機械的に制約されたGNN発表、平面フレーム構造の線形静的解析精度を向上
MDPI Buildings スイス 概要 この研究は、平面トラスおよび建築骨組構造の2D線形弾性静的解析のための、機械的に制約されたグラフニューラルネットワーク（GNN）手法を開発しました。この手法は、構造システムをグラフとして表現し、様々な構造的特徴と境... -
ジャパンタイムズが「フィジカルAI」に注目、日本の製造業データ活用でロボットが自律的に人間作業者を高精度支援へ
The Japan Times 日本 概要 ジャパンタイムズは、日本が製造業のデータを活用して「フィジカルAI」を進展させることに注目していると報じました。これは、ロボットが自律的に人間作業者を高精度で支援できるシステムを構築する取り組みです。政府の研究コ...
