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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... -
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... -
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... -
MLIPにおける原子部分電荷の課題が非共有結合相互作用の高精度シミュレーションを阻害
ACS Publications (Journal of Chemical Theory and Computation) 国際 概要 機械学習インターアトミックポテンシャル（MLIP）は、分子動力学シミュレーションにおいて密度汎関数理論（DFT）レベルの精度を低コストで実現する大きな可能性を秘めていますが... -
AI統合による先進材料製造がエネルギー貯蔵、触媒、環境応用で革新を加速
Frontiers (Journal of Energy Research & Reviews) 国際 概要 人工知能（AI）を統合した先進材料の製造が、エネルギー貯蔵、触媒、環境アプリケーションの分野で革命的な変革をもたらしていると報告されました。機械学習は触媒発見プロセスを加速し、計算... -
arXivでMLIP Studioが発表、60以上のMLIPを統合し原子シミュレーションの計算コストを大幅削減
arXiv 国際 概要 オープンソースの無料プラットフォーム「MLIP Studio」がarXivで発表され、60以上のユニバーサル機械学習インターアトミックポテンシャル（MLIP）を統合し、原子シミュレーションとベンチマークを容易にします。このプラットフォームは、... -
89元素対応のユニバーサル基盤モデル「NEP89」が原子シミュレーションの計算効率を3桁向上
(unknown, likely a preprint server like arXiv or journal) 国際 概要 89元素にわたる無機および有機材料に対応するニューロエボリューションポテンシャルアーキテクチャに基づく基盤モデル「NEP89」が発表されました。NEP89は、経験ポテンシャル並みの... -
量子コンピューティングが計算物理学を革新、材料・化学シミュレーションを原子レベルで高精度化
Quantum + AI Insiders アメリカ 概要 量子コンピューティングが計算物理学に革命をもたらし、材料科学や化学における分子および材料のシミュレーションにおいて、電子構造レベルでの前例のない精度を実現していると報じられました。この技術は、古典的な... -
ルクセンブルク大学、AIとシミュレーション融合の「BATMAT」で電池材料開発を100倍加速
myScience (University of Luxembourg) ルクセンブルク 概要 ルクセンブルク大学のアレクサンドル・トカチェンコ教授は、AIと物理ベースのシミュレーションを組み合わせた画期的な「BATMAT」プラットフォームを開発しました。この閉ループシステムは、新し... -
Hugging Faceにロボティクス向け自律型スキル発見システムASPIREが登場、実ロボットプログラミングを効率化
Hugging Face (arXiv paper page) アメリカ 概要 Hugging Faceで公開されたプレプリント論文は、器用な操作や家庭作業のためのロボット制御プログラムを自律的に開発・改良する継続学習システム「ASPIRE（Agentic Skill Programming through Iterative Rob... -
MARVELプロジェクト、量子力学からAI駆動型材料発見へ12周年、計算科学を再構築
EurekAlert! アメリカ 概要 MARVELプロジェクトは、量子力学的シミュレーション、計算能力、機械学習を組み合わせることで材料発見を根本から変革し、12周年を迎えました。2014年の発足以来、複雑なシミュレーションの再現性、共有性、協力性を高めるツー... -
米国エネルギー省、AIイノベーションエコシステムを推進し、自律型ラボを核とした研究を強化
Department of Energy アメリカ 概要 米国エネルギー省（DOE）は、高度なコンピューティング、環境モデリング、材料研究においてAIを活用し、世界をリードするAIイノベーションエコシステムの開発を推進しています。ローレンス・バークレー国立研究所のA-L... -
ArXivに基盤モデルとベイジアン最適化を統合した材料設計ワークフローが登場、計算コストを削減
arXiv アメリカ 概要 arXivで発表されたプレプリント論文は、サロゲートゲート型生成と基盤モデル埋め込みを統合した新しいベイジアン材料設計ワークフローを提案しています。このアプローチは、事前学習されたORB埋め込みとガウス過程を組み合わせること... -
シンガポール国立大学、エネルギー材料向けAIワークショップを2026年7月に開催し発見加速
National University of Singapore (NUS) シンガポール 概要 シンガポール国立大学（NUS）は、ソリッドステートイオニクス会議2026と併催で「AI for Energy Materials」ワークショップを2026年7月10日に開催します。このワークショップでは、材料インフォ... -
ニューラルネットワーク原子間ポテンシャルにアンサンブル不確実性定量化を適用し、計算材料科学を強化
arXiv アメリカ 概要 ニューラルネットワーク原子間ポテンシャル（NNIP）のアンサンブルベースの不確実性定量化手法に関する比較研究が発表され、その性能が詳細に評価されました。この研究は、計算コストの高い第一原理手法に代わる、ロバストな機械学習... -
チャルマース工科大学、計算化学・材料研究で機械学習原子間ポテンシャルの自動訓練を強調
Chalmers University of Technology (AIMLeNS) スウェーデン 概要 チャルマース工科大学のAI4Scienceセミナーでは、計算化学および材料研究における機械学習（ML）の革新的な役割が強調されました。特に、分子特性化とML原子間ポテンシャルに焦点を当て、... -
PET/グラフェン/Cs2AgBiBr6/Ag柔軟型メモリスが8ヶ月超の安定性と600回以上の屈曲耐性を達成、生体模倣知覚へ応用
ACS Publications (ACS Applied Materials & Interfaces) 国際学術誌 概要 国際研究チームは、鉛フリーペロブスカイトCs2AgBiBr6を用いたPET/グラフェン/Cs2AgBiBr6/Ag柔軟型メモリスを低温プロセス（約100 °C）で製造し、優れた性能を報告しました。この... -
IBM Quantum、量子クレジットプログラムで複雑材料向け次世代量子アルゴリズム開発を推進
IBM Quantum アメリカ 概要 IBM Quantumは、量子クレジットプログラムを通じて、複雑な材料、特に多体相互作用を持つ系の量子シミュレーションの進歩を強力に推進しています。このプログラムは、古典的なコンピューターではシミュレートが困難な問題に対し... -
Frontiersが「高レート電池向けAI駆動型材料発見」研究テーマを始動、次世代エネルギー貯蔵を加速
Frontiers スイス 概要 Frontiers誌は、「高レート電池向け高スループットAI駆動型材料発見と設計」という新たな研究テーマを開始しました。このテーマは、機械学習による予測設計、ハイスループット計算スクリーニング、データ駆動型実験手法を通じて、高... -
デジタルツイン技術が都市開発・製造業を変革、NASA MAF施設で性能監視・予測を実証
Axiom アメリカ 概要 デジタルツイン技術が都市開発から製造業まで幅広い分野で活用され、物理的資産の動的なデジタルレプリカがリアルタイムデータと連携して性能監視、挙動予測、変更テストに利用されています。特にNASAのMichoud Assembly Facility（MA...
