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自律材料発見ラボが材料開発を数十年から数週間に短縮、閉ループ機械学習とロボット実験で革新
Scifiniti 国際 概要 論文「AI-Guided Self-Driving Laboratories for Advanced Materials Discovery」が、閉ループ機械学習とロボット実験を統合した自律材料発見プラットフォームが、材料開発のペースを従来の数十年からわずか数週間に劇的に短縮する可... -
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... -
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... -
バイオプロセス工学における単回使用ミキシングソリューション：デジタルツイン、AI、PAT、IoTの統合で堅牢性を向上
Facebook グローバル 概要 バイオプロセス工学において、単回使用ミキシングソリューションの選択は、デジタルツイン技術、AIと機械学習（ML）、プロセス分析技術（PAT）、IoT、および高度なバイオリアクター設計の統合を通じて、その堅牢性と効率性を大幅... -
FERM-AI、リスク認識型機械学習で微生物セルラーゼ発酵を最適化し、生産性と汚染リスクを両立
Frontiers スイス 概要 Frontiers誌で発表されたFERM-AIは、微生物セルラーゼ発酵の最適化を目指す新しいリスク認識型機械学習フレームワークです。このシステムは、収量予測、汚染リスク評価、およびインタラクティブな意思決定支援インターフェースを統... -
バイオプロセスにおけるシングルユース混合ソリューション：デジタルツインとAIでプロセスを最適化
Industry Insight (Facebook repost) 不明 概要 バイオプロセスエンジニアリングにおいて、シングルユース混合ソリューションの選定がプロセス最適化の鍵を握ります。デジタルツイン技術、AI、機械学習、プロセス分析技術（PAT）ツール、連続バイオプロセ... -
AI・機械学習 ウィークリーレポート 2026年8月22日号
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AIが新材料発見を支援：機械学習とグラフニューラルネットワークが太陽エネルギー・触媒開発を加速
Future Science AI アメリカ 概要 AI、特に機械学習モデルとグラフニューラルネットワーク（GNN）は、材料の組成、構造、特性間の複雑な関係を特定することで、新材料の発見プロセスを劇的に加速しています。AIは、既存の候補材料の効率的なスクリーニング... -
シカゴ大学、ML主導ワークフローで気候変動対策材料を発見：メタン分離用MOF「UCHI-1/2」を創出
UChicago Pritzker School of Molecular Engineering (PME) アメリカ 概要 シカゴ大学の研究室が、学術的なアイデアから製造可能な現実へと材料発見の道をスムーズにする、機械学習主導のエンドツーエンドのワークフローを開発しました。このプロセスを用... -
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... -
AIがポリマー研究開発を加速、新素材の市場投入期間を10年から数ヶ月に短縮
ChemCopilot アメリカ 概要 AI、機械学習、ポリマーインフォマティクスが、従来10～15年かかっていた新規ポリマーの商用化期間を大幅に短縮しています。これにより、試行錯誤型の研究開発が、AIによる仮想スクリーニングと生成型モノマー設計に置き換えら... -
ノルウェー生命科学大学、AI駆動型デジタルツインで微生物脂質発酵のリアルタイム最適化を目指す博士課程奨学金を提供
Jobbnorge ノルウェー 概要 ノルウェー生命科学大学（NMBU）は、AI駆動のデジタルツインを開発し、微生物脂質発酵プロセスのリアルタイム最適化と制御を目指す博士課程奨学金を提供しています。このプロジェクトは、オンライン分光法や標準的なバイオリア... -
Thermo Fisher ScientificがCHO細胞培養向けデジタルツインデータサイエンティストを募集、AIでバイオプロセス最適化を加速
Haystack アメリカ 概要 Thermo Fisher Scientificは、CHO細胞培養およびアップストリームバイオプロセスワークフロー向けのデジタルツインモデル開発をリードするデータサイエンティストを募集しています。この職務では、AI、機械学習、ベイズ最適化を組... -
Report: 産業用バイオ製造市場2027-2037、AI活用による酵素発見・発酵最適化で成長見込み
IDTechEx (Report Summary) イギリス 概要 本記事はIDTechExが発行した市場調査レポート「Industrial Biomanufacturing 2027-2037: Technologies, Markets, Players, Forecasts」の概要紹介です。IDTechExは、産業用バイオ製造が再生可能原料から化学物質... -
VerdaML：AI活用で微細藻類バイオリアクターのバイオマス収量と脂質蓄積を最適化するMLフレームワーク発表
Frontiers in Bioengineering and Biotechnology スイス 概要 学術論文「VerdaML」が、微細藻類光バイオリアクター培養の最適化に向けた説明可能なデュアル目標機械学習フレームワークを発表しました。このAI駆動型システムは、Verrucodesmus verrucosusの...
