機械学習原子間ポテンシャル– tag –
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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
AiThority 不明 概要 Matlantis社は、NVIDIA ALCHEMIとMatlantis PFP（汎用機械学習原子間ポテンシャル）の組み合わせがENEOSホールディングスの触媒材料発見を大幅に加速したと発表した。このAIを活用した原子シミュレーションにより、ENEOSは約1億の触媒... -
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... -
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
arXiv (Preprint Server) 国際 概要 本プレプリントは、機械学習原子間ポテンシャル（MLIPs）のための、ヘシアン派生のデータ拡張スキームとして等方性ガウス変位（UniAug）と基準モード加重変位（ModeAug）の2つを提案しています。これらの手法は、既存の... -
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... -
AIP Publishing、液体振動エントロピー指標で経験的原子間ポテンシャルの精度を80%向上、MLIPsの体系的検証に新機軸
AIP Publishing アメリカ 概要 AIP Publishingの発表によると、経験的原子間ポテンシャルの開発と検証において、従来の限界を克服する新たな手法が提案されました。本研究は、液体の振動エントロピーなどの量を新たな指標として導入することで、異なるSi原... -
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... -
GitHubがAI4Scienceリポジトリで材料科学含む科学的発見加速AIツール、ライブラリ、データセットを厳選公開
GitHub - ai4s-research/awesome-ai-for-science アメリカ 概要 GitHub上の「ai4s-research/awesome-ai-for-science」リポジトリが、物理学、化学、生物学、材料科学といった科学分野における発見を加速するAIツール、ライブラリ、論文、データセット、フ... -
ユニバーサルMLIPsの汎用性に課題、ACS論文が材料固有モデルの反復微調整の必要性を指摘
ACS Publications アメリカ 概要 ACS Publicationsの論文が、ユニバーサル機械学習原子間ポテンシャル（MLIPs）が原子シミュレーションの汎用ツールとして急速に普及しているものの、反応性事象を含む定量的な材料モデリングにおける役割はまだ確立されて... -
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... -
能動学習と知識蒸留を統合したMLMDが、MACEモデルでデータ効率を3分の1に向上、DeePMD比で高速化
ACS Publications アメリカ 概要 本研究では、DeePMDとMACEモデルを能動学習および知識蒸留フレームワーク内で組み合わせることで、データ効率と推論速度を両立させた機械学習分子動力学（MLMD）原子間ポテンシャル（MLIPs）を開発しました。液体水をケー... -
機械学習原子間ポテンシャル（MLIPs）が触媒発見を加速、DFTレベルの精度を低コストで実現
nano-matter.com 国際 概要 2026年8月現在、機械学習原子間ポテンシャル（MLIPs）が計算触媒研究の主流技術となり、触媒候補の高速スクリーニング、反応経路の効率的マッピング、触媒性能の正確な予測を可能にしています。MLIPsは密度汎関数理論（DFT）計... -
チタンカーバイドMXeneのMLIPを開発：イオン照射シミュレーションに応用し欠陥工学に新たな指針
The Royal Society of Chemistry イギリス 概要 チタンカーバイドMXeneの機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が開発され、イオン照射シミュレーションへの応用が実証されました。このMLIPは密度汎関数理論（DFT）データで訓練され、MXeneの分子動力学シミ... -
MACEとSevenNet、材料特化型MLIP構築におけるデータ効率を評価：2,000AIMD構成データでab initio精度を達成
arXiv 国際 概要 材料特化型機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）をユニバーサルMLIPからファインチューニングする際、第一原理計算（AIMD）データの必要量が定量化されました。研究結果では、2,000のAIMD構成データがあればab initio精度を達成できる堅牢... -
深紫外非線形光学材料の発見を加速：MLIPと第一原理計算の統合フレームワークをLiB2O3Fで実証
ACS Publications アメリカ 概要 深紫外（deep-UV）非線形光学材料の発見を加速するための統合フレームワークが確立され、LiB2O3Fシステムでその有効性が実証されました。このフレームワークは、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の構築、MLIP支援結晶構... -
LAMMPSがMLIP統合を加速：DeePMD-kit、MACE、CHGNetなどの基盤モデルでMDシミュレーションを革新
LAMMPS Molecular Dynamics Simulator アメリカ 概要 LAMMPS分子動力学シミュレーターは、DeePMD-kit、NequIP、Allegro、MACE、SevenNet、CHGNetなど複数の機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）フレームワークとの連携を強化しています。特にMACEとCHGNetは... -
tabGAPフレームワークでタングステン-ホウ素表面スパッタリング向け機械学習原子間ポテンシャルを開発、MXene欠陥工学に貢献
arXiv 国際 概要 tabGAPフレームワークを用いて、タングステン-ホウ素（W-B）表面のスパッタリング挙動を大規模シミュレーションするための機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が開発されました。このMLIPは密度汎関数理論（DFT）データで訓練され、大規模... -
COMPACKプログラム、距離ベースの結晶構造類似性識別でCSP-MACE-Åの温度依存多形予測を支援
ResearchGate 国際 概要 研究論文は、距離を用いて結晶構造の類似性を識別するプログラム「COMPACK」を発表しました。このプログラムは、有機結晶構造予測（CSP）において、OXtalのような生成モデルがコストを大幅に削減する一方で、CSP-MACE-Åのようなモ... -
ArXivがフローベース結晶構造予測のターゲットアラインメント強化学習フレームワーク「CrystalGRPO」を発表
arXiv 国際 概要 論文「CrystalGRPO」は、フローベースの生成モデルによる結晶構造予測（CSP）のための、ターゲットアラインメントおよびカバレッジ保持型強化学習フレームワークを発表しました。このフレームワークは、MACE予測エネルギーとStructureMatc... -
Matlantis、CALPHAD、DFT、MLIPs、AIエージェント統合のウェビナーで計算材料設計を加速
Matlantis 日本 概要 Matlantisは、CALPHAD、密度汎関数理論（DFT）、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）、およびAIアシストシミュレーションワークフローを統合し、計算材料設計を加速するオンデマンドウェビナーを提供しています。このウェビナーでは、...
