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Transpire Insightが金属接合用接着剤市場を分析、ヘンケルはEVバッテリー向けAIシミュレーションで革新を推進
Transpire Insight アメリカ 概要 Transpire Insightの調査レポートは、金属接合用接着剤市場が2026年の88億ドルから2035年には134億ドルに成長すると予測しています。この市場成長は、自動車および航空宇宙産業における構造軽量化や電気自動車（EV）バッ... -
GPUMD 4.0、機械学習ポテンシャル統合で汎用材料シミュレーションの高性能を実現
Materials Genome Engineering Advances Global 概要 高性能分子動力学パッケージGPUMD 4.0が、ニューロエボリューションポテンシャル（NEP）フレームワークに基づく先進的な機械学習ポテンシャル（MLP）を統合してリリースされました。GPUMD 4.0は、高効... -
D-Wave、超伝導ゲートモデル量子コンピューティングプラットフォームを発表、量子化学・材料科学を加速へ
D-Wave カナダ 概要 D-Waveは、アニーリングシステムを補完するゲートモデル量子コンピューティングプラットフォームの開発を発表しました。超伝導アーキテクチャに基づくこの技術は、ネイティブなエラー検出機能を備え、高忠実度かつ高速な動作を実現する... -
arXiv論文：新MLポテンシャル「TWIN」が生体分子シミュレーションでab initio精度に匹敵する転送性を実現
arXiv Global 概要 arXivにプレプリントとして発表された研究は、生体分子システム向けに高い転送性を持つ暗黙的溶媒機械学習ポテンシャル（MLP）「TWIN（Transferable Water Implicit Network）」を提示しています。TWINはEquivariant Graph Neural Netwo... -
arXiv論文：擬似ラベル排除の新フレームワーク「ATR」でMLIPの動的安定性を向上
arXiv Global 概要 arXivにプレプリントとして公開された研究は、汎用機械学習原子間ポテンシャル（uMLIP）の信頼性と汎化能力を大幅に向上させる「Adaptive Multi-Teacher Routing (ATR)」フレームワークを紹介しています。ATRはトレーニング中に信頼でき... -
IBMとORNL、ハイブリッド量子-AIで核融合炉トリチウム生成の希少材料をシミュレート
Live Science アメリカ 概要 IBMとオークリッジ国立研究所（ORNL）の科学者たちは、ハイブリッド量子-AIコンピューティングを駆使して、核融合炉に不可欠な希少水素同位体であるトリチウムの生成プロセスをシミュレートする世界初の実験に成功しました。こ... -
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... -
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、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、... -
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... -
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... -
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... -
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... -
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...
