機械学習– tag –
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America Makes、積層造形材料のAIベース認定促進へ200万ドルを授与
America Makes / NCDMM 米国 概要 米国の積層造形技術イノベーション機関America MakesとNCDMMは、「積層造形における材料許容値のための人工知能（AIM-4AM）」プロジェクトに200万ドルを授与しました。このプロジェクトは、レーザー粉末床溶融（LPBF）で... -
arXiv論文、自動化・大規模並列化された機械学習原子間ポテンシャル構築ワークフロー「AutoPot」を発表
arXiv 米国 概要 arXivで公開されたプレプリントは、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）を自動化かつ大規模に並列化して構築するワークフロー「AutoPot」を発表しました。MLIPは原子モデリングに量子精度をもたらし、量子的に正確なマルチスケールシミュ... -
arXiv論文、原子間ポテンシャルの機械学習基盤モデルにおける6つの未解決課題を提示
arXiv 米国 概要 arXivに掲載された論文は、原子モデリングにおける機械学習（ML）の急速な進歩と、原子間ポテンシャルが材料科学の中心的なツールとなっている状況をレビューしています。本論文は、ML原子間ポテンシャル（MLIP）基盤モデルの開発における... -
IJCRT.org論文、AIと数学的モデリングの融合が材料工学に革命をもたらし発見を加速と提唱
IJCRT.org インド 概要 IJCRT.orgに掲載された論文は、数学的モデリングとAIの組み合わせが、予測的な洞察を提供し、材料発見を加速することで材料工学に革命をもたらしていると論じています。機械学習、深層学習、強化学習が、合金、ポリマー、触媒、バッ... -
SCM社、MLポテンシャルとGPU最適化で材料化学シミュレーションを高速化する「AMS2026」をリリース
SCM (Scientific Computing & Modelling) オランダ 概要 SCM社は、生体分子、触媒、MOF（金属有機構造体）、無機材料の化学的カバー範囲を拡大し、機械学習ポテンシャル（eSEN、MACE、UMA）の主要な進歩を特徴とするソフトウェアリリース「AMS2026」を発表... -
バイオ医薬品製造の品質管理、FDAガイドライン下でリアルタイムPATとAI統合へ
Technology Networks イギリス 概要 バイオ医薬品製造におけるプロセス分析技術（PAT）は、終点テストからリアルタイムのインライン測定へと変革している。2023年3月に最終化されたFDAのICH Q13連続生産ガイドラインは、強化されたプロセスモニタリングと... -
AI・機械学習 ウィークリーレポート 2026年6月13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13日（PDF）をダウンロード ウィークリーレポート 2026年6... -
MDPI、MLベースの構造-特性関係モデリングでポリマー特性予測精度を向上
MDPI スイス 概要 MDPIで発表された研究が、ポリマーの物理的特性を予測し、構造-特性関係（SPR）を特定するための機械学習（ML）ベースの包括的フレームワークを提案しました。このフレームワークは、XGBoostとSFOA最適化手法を採用し、データの前処理、... -
arXiv、Pyhtonフレームワーク「PolyGraphPy」で原子シミュレーションとML駆動型ポリマー設計を統一
arXiv 不明 概要 arXivに公開された論文が、ポリマーの原子シミュレーションと機械学習（ML）駆動型設計のための統一Pythonフレームワーク「PolyGraphPy」を導入しました。このオープンソースフレームワークは、原子シミュレーションと機械学習をシームレ... -
NC州立大学、自律型ラボPoLARISが鉛フリーナノプレートレットを12時間で発見し、科学的発見を100倍加速
NC State News アメリカ 概要 NC州立大学が開発を主導する自律型ラボ（SDL）技術は、機械学習を用いて新分子や材料の最適な「レシピ」を発見する実験をインテリジェントに計画・実行し、従来の化学・材料科学に比べて最大100倍速く発見を加速します。特に... -
DOEと大学連携、AI自律型逆設計ワークフローとPolybotでポリマーカスタム材料開発を高速化
Tech Briefs アメリカ 概要 米国エネルギー省（DOE）のアルゴンヌ国立研究所、シカゴ大学、パデュー大学の研究者が連携し、自律型逆設計ワークフローにより、目標特性からポリマーのレシピへのより迅速な経路を実証しました。この画期的なシステムは、AI「... -
アルゴンヌ国立研究所、AIとMLで2D材料MXeneを原子レベル設計し多様な応用を開拓
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所の科学者たちが、2D材料であるMXene（マキシーン）の設計と応用に関する知見を発表しました。研究者たちはAIと機械学習を活用することで、元素の組み合わせを効率的に絞り込み、MXeneの組... -
ASM International、CALPHAD、DFT、MLIPs、AIエージェント統合で計算材料設計を加速
ASM International アメリカ 概要 ASM Internationalのウェビナーで、CALPHAD、密度汎関数理論（DFT）、機械学習原子間ポテンシャル（MLIPs）、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、材料発見と設計を加速する最新の進歩が紹介されまし... -
ラバル大学、バイオ製造プロセスの予測モデリングに関する研究テーマを発表
Université Laval カナダ 概要 ラバル大学は、バイオ製造プロセスの予測モデリングに関する研究テーマの募集を発表しました。このテーマは、デジタルツイン、機械学習、細胞培養、タンパク質、バイオリアクター、データ分析といったキーワードに焦点を当て... -
バイオプロセスにおける「AI」は機械学習と既存技術の統合が本質：2026年サミットで議論
Mewburn Ellis イギリス 概要 2026年グローバルバイオプロセシング・バイオテクノロジーサミットでの議論によると、バイオプロセシングにおける「AI」は、大規模言語モデルではなく、既存のモデリング、シミュレーション、自動化ツールへの機械学習の統合... -
CellXpress.aiがiPSC由来脳オルガノイドの自動生成システムを発表、再現性と効率を向上
News-Medical.Net イギリス 概要 CellXpress.ai自動細胞培養システムが、iPSCからの自動脳オルガノイド生成を実現しました。このシステムは、液体ハンドラー、インキュベーター、イメージャー、機械学習支援画像解析ソフトウェアを統合し、長期間にわたる... -
AI・機械学習 ウィークリーレポート 2026年6月6日号
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AI/MLが創薬プロセス全体を革新：標的同定から臨床試験まで効率と精度を大幅向上
PubMed Central (Preprints経由) 国際 概要 最新のレビューによると、AI/機械学習は創薬パイプラインの全ての段階、すなわち標的同定から臨床試験に至るまでを革新しています。表現学習やグラフベースモデリングといった手法を活用し、オミクスデータや化... -
自己給電型バイオセンシングの進化：エントロピー制御ナノ触媒と機械学習の統合
Analytical Chemistry - ACS Publications 国際 概要 従来の自己給電型バイオセンサーが抱える感度と動作安定性のトレードオフを克服するため、エントロピー駆動DNAナノテクノロジー、超小型PtNPs、機械学習を固体ハイドロゲル電解質に統合したセンシング... -
AI・機械学習 ウィークリーレポート 2026年5月30日号
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