密度汎関数理論– tag –
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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
Scilight Press 不明 概要 Scilight Pressが、材料科学における大規模言語モデル（LLM）エージェントと既存データベースの統合を目的とした新しいフレームワーク「Harness」を提案しました。このフレームワークは、LLMエージェントからの提案を、Materials... -
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
DTU Research Database デンマーク 概要 デンマーク工科大学（DTU）の研究者らは、AIMNet2とPaiNNという機械学習原子間ポテンシャル（MLIPs）が、大気クラスター形成における分子衝突の高精度モデリングにどれほど貢献するかを評価しました。量子化学デー... -
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
bioRxiv アメリカ 概要 CDSM（Empirical Geometry-Guided Model）は、経験的幾何学的制約を明示的にエンコードすることで、コラーゲンの堅牢かつ高スループットな構造予測を実現するモデルです。このモデルは、構造予測問題を大幅に圧縮し、計算コストを従... -
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
ACS Publications アメリカ 概要 MAESTRO（Multi-Agent-based Electrocatalyst Search Through Reasoning and Optimization）は、複数のLLMが協調して高効率な単原子触媒を設計する推論駆動型フレームワークです。LLMエージェントは、自律設計ループ内で反... -
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
nano-matter.com 国際 概要 等方性グラフニューラルネットワーク（GNN）原子間ポテンシャルは、密度汎関数理論（DFT）に匹敵する精度で原子の力とエネルギーを予測し、計算コストを約100分の1に削減することでナノ材料研究を加速しています。これらの機械... -
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
Journal of Chemical Theory and Computation | ACS Publications アメリカ 概要 本研究は、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の一種であるGRACE-OFFを導入し、有機液体の分子動力学シミュレーションにおいて量子力学に匹敵する精度を大幅な計算コスト削... -
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
LAMMPS Molecular Dynamics Simulator アメリカ 概要 オープンソースの分子動力学シミュレーターLAMMPSは、DeePMD-kitやNequIPを含む機械学習ポテンシャル（MLP）のためのクロスコードフレームワークと相互運用ツールをサポートしています。これらのパッケ... -
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
Facebook (Oak Ridge National Laboratory) アメリカ 概要 オークリッジ国立研究所（ORNL）の研究チームは、AIが個々の分子を自律的に配置し、特定の機能性を持つ材料を構築するシステムを開発しました。このシステムは、望ましい電子的特性を定義するだけ... -
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
(不明) 国際 概要 大規模言語モデル（LLM）に基づく計算材料エージェントが、材料科学における複雑なワークフローの自動化に成功しています。これらのエージェントは、物理理論と材料設計を結びつけ、材料知識データベースとシミュレーションソフトウェア... -
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
DTU Research Database デンマーク 概要 本研究は、X2DBというオープンインフラを構築し、実験的および計算的2D材料データを大規模に統合することで、散在していた2D材料の知識を一元化しました。このデータベースは、2D材料の包括的な分類を可能にし、機... -
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
AIP Advances アメリカ 概要 本記事は、機械学習（ML）を活用した磁性機能性合金（MFA）の設計における近年の進展を詳述しています。特に、Web of Scienceのデータが示す過去10年間の出版トレンドが、MLが磁気熱量、磁歪、磁気抵抗、形状記憶合金の設計に... -
Berkeley Lab、機械学習と実験データ融合で固体電解質設計を革新、イオン輸送が粘度でなく解離メカニズムに支配されることを発見
Facebook (Berkeley Lab Energy Storage Center) アメリカ 概要 バークレー研究所の研究チームは、実験データと計算記述子を組み合わせたハイブリッド機械学習アプローチを採用し、イオン液体のイオン輸送が単純な粘度ではなく、イオン解離メカニズムに支... -
SandboxAQ、AIモデル「AQCat」がClaude Scienceで触媒スクリーニングを2万倍高速化、磁気挙動も考慮し高忠実度データで訓練
Quantum Zeitgeist アメリカ 概要 SandboxAQは、Claude Science上で稼働するAIモデル「AQCat」をリリースしました。AQCatは、従来のラボ手法と比較して潜在的な触媒のスクリーニングを最大2万倍高速化する能力を持ちます。このモデルは、触媒の有効性を吸... -
LLNL、ハイブリッドDFTシミュレーションとAIで光電気化学デバイスの性能最適化、点欠陥効果・ドーピング・合金化を診断
Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) アメリカ 概要 ローレンス・リバモア国立研究所（LLNL）は、先進的なハイブリッド密度汎関数理論（DFT）シミュレーションと計算材料診断を組み合わせることで、光電気化学（PEC）デバイスの性能最適化を大... -
MIT、AIで材料設計安定性を70%向上させるCrysVCDフレームワークを発表、コストを大幅削減
MIT News アメリカ 概要 MITの研究者たちは、AIが生成する材料の安定性率を大幅に向上させる新しいフレームワーク「CrysVCD（crystal generator with valence-constrained design）」を開発しました。このアプローチは、高価な生成ステップの前に設計が主... -
ローレンス・バークレー国立研究所、2026年アニュアルミーティングでDFTからMLIPへの量子精度スケール移行と2つの自律型ラボ計画を発表
Lawrence Berkeley National Laboratory アメリカ 概要 ローレンス・バークレー国立研究所のMolecular Foundryは、2026年年次会議において、密度汎関数理論（DFT）から機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）への量子精度スケール移行に関する基調講演を行い... -
第一原理計算と深層学習を融合：DeepH-packがAI駆動型電子構造計算を加速
Facebook (reposting about DeepH-pack) アメリカ 概要 DeepH-packは、第一原理計算と深層学習を組み合わせ、電子構造モデリングを高速化する汎用ニューラルネットワークパッケージとして発表されました。このツールは、大規模な材料モデリング、ハイスル... -
Meta AI、1億1千万件超のDFT計算を含む無機材料データセット「OMat24」と高性能GNNモデルを公開
Meta Fundamental AI Research (FAIR) アメリカ 概要 Meta Fundamental AI Research (FAIR)が、1億1000万件以上のDFT計算を含む大規模無機材料データセット「Open Materials 2024 (OMat24)」を公開しました。これは、材料科学分野における最大の公開データ... -
AI支援GPE多目的ハイスループットスクリーニングで安全なリチウム電池開発を加速
ACS Publications アメリカ 概要 ACS Publicationsの論文が、AI支援によるゲルポリマー電解質（GPE）の多目的ハイスループットスクリーニングと優先順位付けを通じて、より安全なリチウム電池の開発を加速する手法を報告しました。この手法では、生成モデ... -
MACE基盤モデルをファインチューニングし、420種Al-MOFの水吸着をDFT精度で予測する転移可能MLPを開発
ACS Publications アメリカ 概要 本論文は、MOF（金属有機構造体）における水吸着の挙動を高い精度で予測するため、MACE基盤モデルをファインチューニングした転移可能な機械学習ポテンシャル（MLP）の開発に成功しました。420種類に及ぶAl-MOFの広範なデ...
