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機械学習予測が相安定ホルムアミジニウム系ペロブスカイトの発見を加速：自動製造プラットフォーム活用
Energy & Environmental Science, The Royal Society of Chemistry イギリス 概要 本研究は、機械学習（ML）予測が相安定なホルムアミジニウムベースペロブスカイトの発見を加速できることを実証しました。自動製造プラットフォームで生成されたデータセッ... -
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... -
Ansys、逆設計技術が材料R&Dを革新、望ましい性能から設計を自動化し時間とコストを大幅削減
Ansys アメリカ 概要 Ansysは、逆設計が従来の試行錯誤型アプローチを逆転させ、望ましい仕様から材料設計を自動化する革新的な計算手法であると説明しました。機械学習と深層学習最適化に支えられたこの方法は、複雑な材料システムをより効率的に計算する... -
SciTechDaily、AIが1.5億の仮想材料空間から将来のエレクトロニクス向け耐熱誘電体候補2種を特定、EV・航空宇宙需要に対応
SciTechDaily アメリカ 概要 SciTechDailyは、AI駆動型の手法が1億5000万の仮想化学空間から将来のエレクトロニクス向け有望誘電体材料候補2つを特定したと報じました。この逆設計戦略は、マルチモーダルな文献マイニングと物理学に基づいた機械学習を組み... -
Energy & Environmental Science、AIがリチウムイオンバッテリー電解質をデータ駆動型で最適化、新規溶媒・添加剤・固体電解質を加速発見
Energy & Environmental Science イギリス 概要 Energy & Environmental Scienceのレビュー記事は、AIがリチウムイオンバッテリーの電解質研究をデータ駆動型予測、メカニズム分析、組成・界面化学のインテリジェント最適化により変革していると報じま... -
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... -
AI統合型スマートバイオセンサー、食品システムにおける多汚染物質のリアルタイム検出を実現
Frontiers in Sustainable Food Systems 国際 概要 Frontiers誌のミニレビューは、人工知能（AI）、機械学習（ML）、IoT技術を統合したスマートバイオセンサーが、食品システムにおけるリアルタイム多汚染物質検出の新たな可能性を切り開いたことを報告し... -
AI・機械学習 ウィークリーレポート 2026年9月6日号
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AI・機械学習 ウィークリーレポート 2026年8月30日号
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arXiv、2026年8月に強化学習、特徴選択、CNN効率化などの機械学習分野で多数の新論文を公開
arXiv 国際 概要 arXivは2026年8月24日から28日にかけて、機械学習（cs.LG, stat.ML）分野で多数の新しいプレプリントを公開しました。注目すべき論文には、分布型強化学習における「Quantile Temporal Difference Learning」の有限サンプル解析、音楽アー... -
SkillUp、アジア向けAI活用キャリア支援・STEM人材育成プログラム「JobReady Bundle」を2026年8月26日に開始
SkillUp 国際 概要 SkillUpは2026年8月26日、アジア地域における若年層の雇用創出とスキルギャップ解消を目指し、AIを活用したキャリアガイダンスおよび求人マッチングを組み込んだ「JobReady Bundle」プログラムの提供を開始しました。この包括的なプログ... -
ACS論文：リチウム固体電解質向けMLワークフローがイオン伝導性予測で高効率な仮説生成を実現
The Journal of Physical Chemistry C | ACS Publications アメリカ 概要 ACS Publicationsの『The Journal of Physical Chemistry C』に掲載された研究は、リチウム固体電解質の新規仮説生成と優先順位付けのためのモジュール式機械学習（ML）ワークフロ... -
Preprints.orgが「高エントロピー合金設計」レビュー論文発表：MLが組み合わせ爆発問題解決へ
Preprints.org 不明 概要 Preprints.orgが発表したレビュー論文は、高エントロピー合金（HEA）の設計における物理冶金学とデータ駆動型手法の融合を探求しています。この論文では、AIと機械学習（ML）が、相予測のための教師付き分類器、特性予測のための... -
自律型ラボが材料科学にパラダイムシフト、アルゴリズム・ハードウェア・自律性の進化が開発加速
Facebook (レビュー論文参照) 不明 概要 自律型ラボ（SDL）は、自律探索を通じて材料開発を加速させることで、材料科学にパラダイムシフトをもたらしています。このレビューは、探索アルゴリズム、ハードウェアの改良、および自律性の拡大におけるSDLの最... -
AI駆動ハイパーダイナミクス法が原子の動きを高速シミュレート、材料の損傷・老化研究を革新
Facebook (Nature Communications参照) 不明 概要 機械学習アプローチに基づく新しいハイパーダイナミクス法が開発され、材料中の原子の動きを高速かつ効率的にシミュレートできるようになり、計算材料発見を変革しています。この自動化された「原子間ポテ... -
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... -
AIがマルチモーダル文献マイニングと物理学ベースMLで高温安定性を持つ鉛フリー誘電体材料を発見
Facebook アメリカ 概要 研究者たちは、人工知能（AI）を活用して、高温安定性を持つ新しい鉛フリー誘電体材料を発見しました。この研究では、マルチモーダルな文献マイニングと物理学に基づいた機械学習を組み合わせた逆設計アプローチが用いられました。... -
AIがMOFのデジタル発見を革新：計算モデリングとハイスループットスクリーニング統合で開発期間短縮
ACS Publications アメリカ 概要 人工知能（AI）と機械学習は、金属有機構造体（MOF）ベースの多機能材料の発見と最適化に革命をもたらしています。AIは、MOFの広大な化学設計空間を迅速に探索することを可能にし、従来の試行錯誤アプローチの非実用性を克... -
日本、自律型AIシステム「MADI」で材料開発を10倍加速へ
Facebook (reposting Nikkei Asia content) 日本 概要 日本は、人工知能（AI）を活用して材料開発の速度を10倍に加速する国家戦略を進めています。「MADI（Materials Acceleration Design Intelligence）」と名付けられた自律システムは、精密なロボットア...
