機械学習– tag –
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決定木LSBoostアンサンブルMLが積層造形部品の欠陥を最適化し、製造再現性と品質管理を改善
MDPI (Journal of Manufacturing and Materials Processing掲載) スイス 概要 この研究は、積層造形（AM）部品における欠陥の最適化に機械学習、特に決定木LSBoostアンサンブル学習を適用する画期的なアプローチを提示しました。この手法は、限られたデー... -
アクティブラーニングがMACE-MP-0基盤MLFFのファインチューニングを最適化し、少ないデータで完全データ精度を達成
arXiv 国際 概要 この研究は、機械学習力場（MLFF）のトレーニングにおいて、より少ないラベルデータで完全なデータ精度を達成する革新的な手法を提示しました。特に、MACE-MP-0のような基盤MLFFのファインチューニングにアクティブラーニング戦略を適用す... -
パウリ電荷の組み込みにより機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の精度と高温高圧下での安定性が向上
ChemRxiv 国際 概要 新しい研究は、パウリ反発を機械学習ペアポテンシャルと短距離原子ニューラルネットワークに組み込むことで、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の性能を大幅に向上させました。この革新的なアプローチは、より信頼性の高い限界挙動を... -
新規等方性メッセージパッシングML手法が外部ポテンシャルから電子構造と原子特性を高速モデリング
The Journal of Chemical Physics | AIP Publishing アメリカ 概要 新しい研究は、外部ポテンシャルの連続的な積を利用した等方性メッセージパッシングのためのスケーラブルな機械学習アプローチを実証し、電子構造と原子特性のモデリングを革新します。こ... -
新規Generative Solvent Design System (GSDS)がアルカリ金属バッテリー向け電解質候補をde novo設計、発見を加速
ACS Nano アメリカ 概要 ACS Nanoに発表された研究で、Generative Solvent Design System (GSDS)が充電式バッテリーの溶媒をde novo設計する能力を示しました。このシステムは、グラフベースの深層分子生成器と機械学習による特性予測器を統合し、バッテリ... -
大麻の難培養性克服へ、機械学習駆動型基礎培地「PHJ培地」開発を発表
bioRxiv グローバル 概要 bioRxivに掲載されたプレプリントは、Cannabis sativa L.（大麻）の多遺伝子型マイクロプロパゲーションにおける難培養性を克服するために、機械学習駆動型基礎培地である「PHJ培地」の開発を発表しました。この独自の培地は、様... -
AI・機械学習 ウィークリーレポート 2026年7月19日号
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ウェアラブルセンサーの進歩と課題：非侵襲的モニタリングとAI統合が健康管理を革新
ACS Publications アメリカ 概要 この大規模レビューでは、健康モニタリング用のウェアラブル（バイオ）センサーの最先端技術が探求されており、汗、唾液、間質液などの体液を非侵襲的または最小限の侵襲で連続的に測定することへの移行が強調されています... -
MDPI Sensors誌、スマートウェアラブルにおける機械学習を用いた連続ヘルスモニタリングに関する包括的レビューを発表
MDPI Sensors 中国 概要 MDPI Sensors誌に掲載された新しいレビュー論文は、スマートウェアラブルにおける機械学習（ML）を活用した連続的なヘルスモニタリング技術を包括的に分析しました。この研究は、バイオセンサー、アルゴリズム、および様々なアプリ... -
韓南大学が淡水中のマイクロシスチン毒素監視用バイオセンサーの機械学習校正法を開発
PR Newswire 韓国 概要 韓南大学の研究チームが、淡水中の有害藻類ブルーム由来のマイクロシスチン毒素を高精度で監視するためのバイオセンサーの機械学習校正法を開発しました。この革新的なアプローチは、バイオセンサーの測定値の信頼性と精度を大幅に... -
ACS Publications、自律走行型顕微鏡（SDM）の進化をレビュー：ナノスケール研究の加速と合成統合への展望
Accounts of Chemical Research - ACS Publications アメリカ 概要 本論文は、AIと機械学習を統合して自動化システムから完全に自律的なシステムへと移行する自律走行型顕微鏡（SDM）の進化をレビューしています。SDMは、データ取得、分析、実験制御のルー... -
arXiv論文：擬似ラベル排除の新フレームワーク「ATR」でMLIPの動的安定性を向上
arXiv Global 概要 arXivにプレプリントとして公開された研究は、汎用機械学習原子間ポテンシャル（uMLIP）の信頼性と汎化能力を大幅に向上させる「Adaptive Multi-Teacher Routing (ATR)」フレームワークを紹介しています。ATRはトレーニング中に信頼でき... -
大阪大学、AI設計で水中でも超強力な接着・自己修復が可能なハイドロゲルを開発
The Times of India 日本 概要 大阪大学などの日本の研究機関が、AI設計により水中での優れた接着強度、自己修復能力、および高い機械的強度を兼ね備えた超接着性ハイドロゲルを開発しました。機械学習とハイスループット実験を組み合わせたAI駆動型フレー... -
AIと自動実験を統合した「自律走行型ラボ」が化学・材料科学の発見を加速
ResearchGate (Review) Global 概要 機械学習と自動実験プラットフォームを統合した「自律走行型ラボ（SDL）」が、化学および材料科学における分子・材料発見のペースを劇的に加速させています。SDLはAIを活用して膨大なデータセット内の相関関係を明らか... -
材料科学におけるML進展：特性予測から構造設計まで、LLMの検証が重要
Academic Review / Journal Global 概要 材料科学における機械学習（ML）の役割に関する最新のレビューは、特性予測、新規材料発見、プロセス最適化におけるその影響を詳述しています。特に、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）、結晶構造のためのグラフ... -
ACS Publications、低温柔軟有機結晶の解明に向けた物理学駆動型計算パラダイムとAI支援マルチスケールシミュレーションを提案
ACS Publications アメリカ 概要 本研究は、低温で柔軟性を示す有機結晶の特性を解明するため、物理学駆動型計算パラダイムを提案しています。このアプローチは、AI支援マルチスケールシミュレーションと機械学習力場（MLFF）を組み合わせ、逆設計のための... -
arXiv論文、ML力場トレーニングで少ないラベル数でもフルデータ精度を達成するデータ選択戦略を実証
arXiv 国際 概要 本論文は、機械学習力場（MLFF）のトレーニングとファインチューニングにおけるデータ選択の重要性を詳細に調査し、LLPR（Least-Likely to Predict Region）のようなアクティブラーニング戦略が、より少ないラベル数でフルデータ精度を達... -
MLIP Studioが無料Webアプリ「MLIP Studio」をリリース、60種以上の汎用MLPで分子・材料シミュレーションを加速
MLIP Studio Blog 不明 概要 MLIP Studioは、汎用機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）を用いた分子および材料の原子計算を可能にする無料Webアプリケーション「MLIP Studio」をリリースしました。このアプリケーションは、MACE、FAIRChem/UMA、MatterSim、... -
arXiv論文、等変グラフニューラルネットワークによる原子モデリングの変革と分子粗視化の進歩
arXiv 国際 概要 本論文は、等変グラフニューラルネットワーク（EGNN）を含む機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が、量子力学的データからポテンシャルエネルギー面を学習することで原子モデリングをいかに変革したかを議論しています。さらに、分子粗視... -
arXiv論文、d4/d6/d7ペロブスカイト酸化物MDシミュレーションでMACEとCHGNetの限界と可能性を検証
arXiv 国際 概要 本論文は、d4/d6/d7ペロブスカイト酸化物の分子動力学（MD）シミュレーションにおいて、MACEとCHGNetといった基盤機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の成功と限界を詳細に検証しています。システム固有のトレーニングなしでナノ秒スケー...
