マテリアルインフォマティクス｜過去記事検索

マテリアルインフォマティクスの最新記事

最近公開した100本です。上の検索で、技術・企業・キーワードから絞り込めます。

• 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10月4日号2026-10-04
• Genesisチップとは｜UTSA開発の低消費電力な継続学習AIチップ2026-10-04
• AIサイエンティスト｜酵母の成長を7%向上させた自律的実験システム2026-10-04
• Li–P–S結晶構造の生成｜MIで1万件超の安定候補を発見した手法2026-10-04
• ProcGNNとは｜PyTorchベースの化学プロセスモデル、柔軟性と性能2026-10-04
• イオン量子シミュレーター｜デューク大学が再現した初期宇宙の物質形成2026-10-04
• AARTIとは｜量子材料シミュレーションを加速する新戦略の仕組み2026-10-04
• ElectrolyteFMとは｜電解質の12特性を予測するAIモデルの性能2026-10-04
• 2D電極触媒の逆設計｜AIエージェントによる触媒状態認識の課題解決2026-10-04
• 近藤挙動の第一原理計算｜イェール大学が開発した量子材料モデル2026-10-04
• PhysMat AIとは｜東北大学が開発した物理学統合型AIフレームワーク2026-10-04
• パラジウム酸化物触媒のAI発見｜酸性OERで1,000時間超の安定性2026-10-04
• GCNNによる機械格子の逆設計｜圧縮剛性を高精度に予測する手法2026-10-04
• Lila SciencesのAI自律ラボ｜水素触媒2,942種を3ヶ月で探索2026-10-04
• GNoMEとMatterGenとは｜GoogleとMSのAIによる新素材創出2026-10-04
• 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2026-09-27
• M3GNet・CHGNet等の課題｜体系的軟化問題の特定と精度改善手法2026-09-27
• CHGNet・MACE-MP-0の課題｜CoFe2O4のサイト選好性予測の不一致2026-09-27
• 材料設計のベイズ最適化｜LLM駆動Agentic-Switchの性能と課題2026-09-27
• 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2026-09-27
• 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2026-09-27
• 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2026-09-27
• 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2026-09-27
• Truncated ASDとは｜MLIPの高次導関数計算を加速する新手法2026-09-27
• 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2026-09-27
• 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2026-09-27
• MatlantisとNVIDIA ALCHEMI｜ENEOSのOER触媒開発期間を短縮2026-09-27
• 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2026-09-27
• 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2026-09-20
• 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2026-09-20
• 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2026-09-20
• 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2026-09-20
• 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2026-09-20
• 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2026-09-20
• 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2026-09-20
• MatlantisとNVIDIA ALCHEMIがENEOSの触媒探索を数年から数ヶ月に短縮、約1億構造スクリーニング達成2026-09-20
• World Economic Forumが「物理AI」を予言：Atinary自律ラボが5年分の実験データを5日で生成し、科学的発見を加速2026-09-20
• コロンビア・ケンブリッジ大学、量子AIを用いた材料モデル評価の新ベンチマーク確立2026-09-20
• AIと3Dプリントがバッテリー電極設計を革新、効率と安全性向上を加速2026-09-20
• 生成AIがエンジニアリング設計を革新：最適化された新規ソリューションを自律生成し開発サイクルを短縮2026-09-20
• 建築分野でAIが材料選定を革新、外観・性能・予算を統合し最適化を実現2026-09-20
• arXivで原子スケール機械学習向け高情報量データセット「MAD-1.6」が公開、予測精度向上へ2026-09-20
• ジョージア工科大学、NSF CAREER賞で半導体強誘電体と複合材料のAI設計を加速2026-09-20
• AIによる材料発見のボトルネックが「検証」へ移行：DeepMind GNoMEの予測、合成検証は約0.2%に留まる課題2026-09-20
• Scilight Press、LLMエージェントとMaterials Project統合の新フレームワーク「Harness」でペロブスカイトのバンドギャップ予測を強化2026-09-20
• ベトナムの研究者、AIによる「逆設計」アプローチでポリマー・医薬品・金属の新材料発見を加速2026-09-20
• Google DeepMindのGNoME、AIで新結晶構造220万種を発見、800年分の実験的知見に匹敵2026-09-20
• 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12日号2026-09-13
• DTU研究者、MLIPが長距離相互作用の精度向上に課題、大気衝突シミュレーションでAIMNet2とPaiNNを評価2026-09-13
• ヘシアンに基づく分子コンフォメーション拡張が機械学習原子間ポテンシャルのスケーラビリティと効率を向上2026-09-13
• ランダム化を用いた高速量子シミュレーションにより、マルコフ開量子系のスケーラビリティと精度が向上2026-09-13
• 自律走行型ラボと閉ループAIが科学的発見の経済性を変革、R&Dコストと時間を大幅削減2026-09-13
• 幾何学的制約モデルCDSM、コラーゲン構造予測で計算コストを400～790倍削減しDFT同等精度を達成2026-09-13
• AIによる超伝導体候補生成は「発見」ではない：物理学的判定器がGNoMEとMatterGenの限界を指摘2026-09-13
• AI材料研究に「物理法則を認識する」AIが不可欠：熱伝導率予測で性能差が浮き彫りに2026-09-13
• シンガポール国立大学が「AIファウンドリ」を構築、材料発見を予測・実験・学習の継続サイクルで変革2026-09-13
• 生成AIがハイファッションに新風、金属フォームや透明ニットなど「不可能」な素材のビジョン提示2026-09-13
• 大規模言語モデルが化学合成プロトコルを自動生成、材料製造の「ラボから工場へ」のギャップを橋渡し2026-09-13
• AI生成デザインとロボット製造の統合が建築ワークフローを革新、持続可能な建築と高精度を実現2026-09-13
• 生成AIによるナノ材料設計ワークフローが実用段階へ、R&Dにデータと実験統合が必須2026-09-13
• 材料発見のボトルネックはモデルの「構成」能力：LLMエージェントが専門モデル統合の鍵2026-09-13
• Hugging FaceがLLMエージェントによる材料発見の仮説生成を公開、MatExpertで固体材料探索を加速2026-09-13
• マルチエージェントLLM「MAESTRO」が単原子触媒を推論駆動型で設計、従来の限界を突破2026-09-13
• 物理法則を組み込んだAIエコシステムが水素貯蔵材料発見を加速、データ・モデル・実験を統合2026-09-13
• ソウル大学AIが1.5億の仮想材料から鉛フリー高誘電率材料2種を発見、次世代電子機器へ2026-09-13
• Google DeepMind GNoMEとMicrosoft MatterGenが材料発見を加速、数百万の新規安定構造を予測2026-09-13
• 大規模言語モデルエージェントが、バイオ医薬品の自動合成で成功率50-88%を達成しDMTAサイクルを短縮2026-09-13
• Radical AIがNYCにAI駆動型自律ラボを開設、材料開発を人間の10倍の速度で加速2026-09-13
• 閉ループ型ナノ材料発見プラットフォーム、AIとロボット統合でR&Dを加速2026-09-13
• 自律型ラボがナノ材料合成と特性予測を最適化、開発リードタイムを大幅短縮2026-09-13
• 等方性グラフニューラルネットワーク原子間ポテンシャルがナノ材料シミュレーションを100倍高速化2026-09-13
• 米国エネルギー省、AI駆動型自律ラボが科学的発見と経済競争力を加速する戦略発表2026-09-13
• 東北大学、AIと自律実験を統合したポリマー材料発見の新フレームワークを提案2026-09-13
• GRACE-OFFがGRACEアーキテクチャを用い、有機液体向け高精度機械学習原子間ポテンシャルを実現2026-09-13
• LAMMPSがDeePMD-kit、NequIPと連携し、量子精度MLポテンシャルによる分子動力学シミュレーションを強化2026-09-13
• 自律型ラボがロボットとAIの閉ループ学習で材料発見を加速、数週間のプロセスを数日に短縮2026-09-13
• 第一原理シミュレーションとAIが次世代省エネルギーAIハードウェア共同設計を加速2026-09-13
• オークリッジ国立研究所、AIと自律システムで単一分子から機能性材料を逆設計2026-09-13
• LLMエージェントが計算材料モデリングの科学ワークフローを自動化、設計を加速2026-09-13
• AIがリチウムイオン電池電解質研究をデータ駆動型予測と自律実験で革新2026-09-13
• 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5日号2026-09-06
• アムステルダム大学、機械学習で蓄熱材料の探索を大幅加速、熱化学蓄熱向け塩水和物の有望候補を迅速特定2026-09-06
• 英国王立化学会レビュー: AIがナノ材料の設計・合成・特性評価を加速、閉ループ実験で合成効率向上2026-09-06
• Google DeepMindとMOFGenが連携、AIが設計した数十万個のMOFを結晶合成に成功2026-09-06
• Asia Research NewsがAIによる高分子材料発見フレームワークを解説、データ駆動型イノベーションを促進2026-09-06
• UAEがAIインフラ投資を強化、材料発見加速で半導体・エネルギー貯蔵・航空宇宙産業を戦略的に育成2026-09-06
• ワシントン大学が機械学習で自己修復性ポリマーライブラリ「DPAL」を開発、材料設計を加速2026-09-06
• QIAGENがQIAsymphony Connectを発売：臨床核酸抽出の自動化でFDA/EUDAMED承認取得2026-09-06
• AI駆動型バイオメディカル発見の閉ループ化：LLMエージェントが科学的推論を生成し、実験結果を解釈2026-09-06
• Citrine Informaticsがドイツのグリーンディープテックエコシステムを加速：Forum Rathenauと提携しAIプラットフォームを提供2026-09-06
• Google DeepMindのGNoMEが220万の新規結晶を発見：材料科学を800年加速し、新たな超伝導体・電池候補を提供2026-09-06
• 自律型ラボの現状と課題：製薬R&Dにおけるクローズドループ実験の実現性を探る2026-09-06
• 2D材料の実験・計算データ大規模統合：X2DBインフラがMLモデルと特性スクリーニングを強化2026-09-06
• アルゴンヌ国立研究所がAI駆動型材料発見を加速：50万材料から18の有望な電池候補を80時間で特定2026-09-06
• 自律型ラボが材料発見を加速：米国の主要ラボがAI駆動型ロボットで新素材を発明2026-09-06
• 東北大学WPI-AIMRがAIで高分子材料発見を加速：クローズドループシステムでエネルギー材料探索を改善2026-09-06
• 機械学習予測が相安定ホルムアミジニウム系ペロブスカイトの発見を加速：自動製造プラットフォーム活用2026-09-06
• ChemCopilotがQ3 2026レポート発表：ELLIS FinlandとAcceleration Consortiumが化学AI・自律ラボを牽引2026-09-06
• 材料AIにおける「物理的意味」の探求：予測を超え、メカニズム同定と設計指針へ2026-09-06
• 機械学習が磁性機能性合金設計を革新：生成GNNと高スループットDFTで2D磁石を発見2026-09-06