機械学習– tag –
-
生物製剤精製をAIと機械学習が変革：レジン寿命予測と収率向上でモノクローナル抗体製造を最適化
Separation Science イギリス 概要 AIと機械学習（ML）のプロセス・クロマトグラフィーへの適用が、生物製剤の精製プロセスを劇的に最適化し、モノクローナル抗体（mAb）製造におけるコスト削減と収率向上に貢献しています。これらの技術は、レジン寿命の... -
arXiv、ラマンデータ融合とMLで細胞培養プロセスの予測精度を向上させる新モデル発表
arXiv アメリカ 概要 arXivは、ラマンデータ融合を用いたマルチパス適応型ゲート付きボトルネック潜在ODEを導入し、フェドバッチ5Lバイオリアクター運転で細胞培養プロセス予測の精度を向上させました。この研究は、ラマンスペクトロスコピーに基づく分光... -
大規模生産向けタンパク質設計：AIと機械学習でエネルギー消費20-30%削減、コスト効率を最適化
PatSnap Eureka グローバル 概要 大規模生産におけるコスト効率を最大化するため、タンパク質設計の最適化が計算アルゴリズム、機械学習、分子動力学シミュレーション、そして人工知能（AI）によって大きく推進されています。これらの技術は、タンパク質設... -
Cen-Online.org、デジタルツールとAI活用による触媒発見のブレークスルーと産業応用を詳述
Cen-Online.org 不明 概要 Cen-Online.orgの記事は、触媒作用の最近の進歩とその産業応用について詳述し、デジタルツールとAIが触媒発見をどのように変革しているかを強調しています。計算化学、機械学習、自動化された実験が連携することで、よりクリーン... -
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... -
PHB/PHBVベース材料の熱特性をMLが予測、統合ポリマーデータベースで精度向上
MDPI スイス 概要 本研究は、機械学習（ML）を用いてPHBおよびPHBVベース材料の熱特性（ガラス転移温度、融点、結晶化温度）を予測する新しいアプローチを報告しました。文献と社内実験から収集した572件のデータを用いて統合ポリマーデータベースを構築し... -
Oxford Academicが機械学習とLLM連携で高エントロピー合金触媒の電極触媒活性を解明、高スループット探索を実現
National Science Review (Oxford Academic) 中国 概要 Oxford Academicに発表された研究は、機械学習（特にグラフニューラルネットワーク）とLLM駆動型共同フレームワークを組み合わせ、高エントロピー合金（HEA）電極触媒の電極触媒活性との相関関係を解... -
OAE Publishingが解釈可能な機械学習で(CuNiMn)-X合金の強度-延性トレードオフを解明、高性能銅合金の設計を効率化
OAE Publishing Inc. 中国 概要 OAE Publishing Inc.は、解釈可能な機械学習を用いた統合戦略により、(CuNiMn)-X合金の強度-延性トレードオフを解明し、相乗効果を持つ高性能銅合金を効率的に設計する手法を発表しました。このアプローチは、微細構造、圧... -
arXivにユニバーサルMLIPの評価論文発表、反応プロセスにおける精度向上にはDFTファインチューニングが不可欠と判明
arXiv アメリカ 概要 arXivにて発表された研究は、反応イベントを含む定量的材料モデリングにおける5つの汎用機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）を評価しました。結果として、汎用MLIPは汎用ツールになりつつあるものの、反応プロセスにおけるゼロショッ... -
MLIP強化サンプリングシミュレーションがAu9ナノクラスターの動的構造と触媒的意義を解明、UiO-66-NH2 MOF内挙動を詳細に分析
ChemRxiv アメリカ 概要 この研究は、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）駆動型強化サンプリングシミュレーションを用いて、UiO-66-NH2 MOFに閉じ込められたAu9ナノクラスターの構造的および動的挙動を詳細に調査しました。ab initio分子動力学とwell-tem... -
ACS PublicationsがMACE-QEqポテンシャルを発表、MLIPの長距離静電相互作用と電荷移動の課題を解決し、ZnO・水系の精度を向上
Journal of Chemical Theory and Computation (ACS Publications) アメリカ 概要 この研究は、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の課題である長距離静電相互作用と電荷移動に対処するため、等変多原子クラスター展開（MACE）ポテンシャルを電荷平衡化（Q... -
情報理論と機械学習の融合により、合金のMLPモデルが積層欠陥エネルギー・相図予測で高精度を達成
Science Advances (PubMed) アメリカ 概要 この研究は、情報理論と機械学習を組み合わせることで、金属合金の機械学習ポテンシャル（MLP）の設計を最適化する新しいアプローチを提案しました。この手法は、合金の組成および構造全体の挙動を効果的に捉え、... -
Hugging FaceがCrystalCLRとCHGNetを発表、機械学習で材料特性予測を改善
Hugging Face アメリカ 概要 Hugging Faceは、CrystalCLRフレームワークとCHGNet機械学習原子間ポテンシャルの発表を通じて、材料特性予測の新たな進歩を強調しました。CrystalCLRは結晶グラフニューラルネットワークを用いたコントラスティブ学習により材... -
AIが有機電気化学エネルギー材料の設計とモデリングを加速、高性能バッテリー開発に貢献
ChemRxiv アメリカ 概要 AIは、データ駆動型特性予測、機械学習原子間ポテンシャル、生成分子設計、大規模言語モデル（LLM）を活用したワークフローを通じて、有機電気化学エネルギー材料（OEEM）の計算設計とモデリングを劇的に変革しています。これによ... -
AI・機械学習 ウィークリーレポート 2026年6月27日号
▼ ▼ ▼ インフォグラフィックを見てウィークリーレポートを読みたいと感じられた方は、下記の戦略レポートのダウンロードをクリックしてください。 ▼ ▼ ▼ 📄 ウィークリーレポート 2026年6月27日（PDF）をダウンロード ウィークリーレポート 2026年6... -
Google Cloudがアジア太平洋地域でAIインフラを大幅拡張、高性能GPUクラスターを増強し地域企業のAI需要に対応
Google Cloud Blog アメリカ 概要 Google Cloudは、アジア太平洋地域におけるAIインフラストラクチャの大幅な強化を発表し、新たな高性能GPUクラスターの展開を開始しました。この戦略的な投資は、同地域の企業が抱える複雑なAIモデルのトレーニングおよび... -
2026年AI創薬投資、Eli Lilly提携や173以上の臨床プログラムで100億ドル規模に急増、Isomorphic Labsが注目株
MarketWise アメリカ 概要 2026年のAI創薬分野への投資は、AnthropicのCEOが予測するバイオテックルネサンスを受けて活況を呈しており、AIと機械学習関連のバイオ医薬品取引はすでに100億ドル近くに達しています。Eli LillyとInsilico Medicineの27.5億ド... -
FDA、2026年にAI設計薬物分子を初の第3相臨床試験に承認し、AI創薬の規制ガイダンス発表でR&Dを加速
BioNixus アメリカ 概要 2026年3月、米国FDAがAIによって設計された初の薬物分子を第3相臨床試験に承認し、AI創薬が製薬R&Dの基盤技術として確立されたことを示しました。これに続き、同年5月15日には、AI/ML使用に関するドラフトガイダンスが発表され... -
スマートコンポスト研究がAIとデジタルツインで排出量削減・収率向上を実現：バイオプロセス最適化への汎用性を示す
CAS アメリカ 概要 CASの新しい研究は、AIと機械学習を活用したスマートコンポストシステムが、排出量削減と収率向上を実現したと報告しています。このシステムは、リアルタイム追跡、プロセス条件の予測最適化、熟度・品質予測、異常検知、デジタルツイン... -
Benchlingがバイオプロセス開発を加速する高スループットクラウドプラットフォーム「Benchling Bioprocess」を発表
Benchling アメリカ 概要 Benchlingは、高スループットかつ構造化されたバイオプロセス開発を支援するクラウドネイティブプラットフォーム「Benchling Bioprocess」を発表しました。このプラットフォームは、プロセス設計、実験計画、バッチ実行、データ可...
