機械学習– tag –
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YouTubeチャンネルyaavikmaterials、ML原子間ポテンシャルがDFT精度で大規模MDを可能にしシステムサイズのトレードオフを解消
yaavikmaterials (YouTube) 不明 概要 YouTubeチャンネルyaavikmaterialsの動画では、MACE、NequIP、CHGNetといった機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が、分子動力学（MD）シミュレーションにおけるシステムサイズとシミュレーション時間の間のトレード... -
GitHubリポジトリ「awesome-ai-for-science」公開、Google GNoMEとMicrosoft MatterGenなど科学発見を加速するAIツールを厳選
GitHub (ai-boost) 国際 概要 GitHub上に「awesome-ai-for-science」リポジトリが公開され、物理学、化学、生物学、材料科学など多岐にわたる科学分野の発見を加速するAIツールとフレームワークが厳選されてリスト化されました。このリストには、220万の新... -
arXiv論文、6つの汎用ML原子間ポテンシャルをベンチマークし、月レゴリス鉱物MDシミュレーションの構造的忠実度と性能を評価
arXiv 国際 概要 月レゴリス鉱物の分子動力学（MD）シミュレーションに特化し、MACE-MH、MatterSim、SevenNet-0、UPET、UMA、NequIP-OAM-Lの6つの汎用機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が包括的にベンチマークされました。この研究は、各MLIPの構造的忠... -
Springer Natureが結晶欠陥のML手法に関する論文募集を開始、原子シミュレーションとの統合を重視
Research Communities (Springer Nature) 国際 概要 Springer NatureのResearch Communitiesは、結晶欠陥のモデリングと予測に焦点を当てた機械学習（ML）手法に関する論文募集を開始しました。この募集は、グラフニューラルネットワークやアクティブラー... -
23種類のML原子間ポテンシャルをベンチマーク、大規模モデルは精度向上わずかだが速度が大幅に低下
arXiv News 国際 概要 23種類のオープンソース機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の包括的なベンチマーク研究により、精度と速度の間に重要なトレードオフが存在することが明らかになりました。研究結果は、最先端の大規模モデルが軽量MLIPに比べてわずか... -
arXiv論文、Adaptive Multi-Teacher Routingで汎用ML原子間ポテンシャルの信頼性と汎化性能を向上
arXiv 国際 概要 研究者らがAdaptive Multi-Teacher Routing（ATR）フレームワークを提案し、大規模低忠実度データセットから信頼性の低い疑似ラベルを除外することで、汎用機械学習原子間ポテンシャル（uMLIP）の信頼性と汎化性能を飛躍的に向上させまし... -
材料科学における機械学習の包括的レビュー、グラフNNからLLM応用までデータ駆動型発見を解説
Nature Computational Materials 国際 概要 最新のレビュー論文が、材料科学における機械学習のデータ駆動型発見と機能的応用に関する進展を網羅的に解説しています。結晶構造解析のためのグラフニューラルネットワークや原子シミュレーションのための機械... -
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11日号
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臨床試験変革の鍵は「高品質な患者データ」：AI/機械学習が遺伝子発現・分子経路解析を深化
Clinical Leader アメリカ 概要 AIが臨床試験を真に変革するためには、より多くの高品質な患者データが不可欠であると、Clinical Leaderの記事が指摘しています。新規技術により、組織、細胞、疾患プロセスを詳細に解析し、遺伝子発現、タンパク質活性、分... -
デジタルバイオマーカーとリモートモニタリングを活用したハイブリッドPK/PDモデル：前臨床から臨床への橋渡しで深層的洞察を獲得
Frontiers スイス 概要 本レビューは、デジタルバイオマーカーとリモートモニタリング技術の急速な成長を強調しており、生理学的および行動学的エンドポイントの連続測定を可能にすると述べています。ウェアラブルセンサーやリモート患者モニタリングを含... -
LLMと自律実験が材料科学の発見・設計プロセスを革新、汎用MLIPと生成AIで効率を最大化
Chemistry Reviews 不明 概要 この包括的レビューは、材料科学における機械学習の最新進歩を総括しています。大規模言語モデル（LLM）が材料知識の抽出とシミュレーションワークフロー生成を加速し、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が多様な材料特性予... -
東京理科大学が機械学習で新クラスの強磁性準結晶を発見、AIが磁性材料開発を加速
Digital Journal (Tokyo University of Science) 日本 概要 東京理科大学の研究チームは、機械学習を応用することで、これまでにない新しいクラスの強磁性準結晶の開発に成功しました。このAIガイドアプローチは、従来の試行錯誤的な手法に依存せず、安定... -
AI統合による先進材料製造がエネルギー貯蔵、触媒、環境応用で革新を加速
Frontiers (Journal of Energy Research & Reviews) 国際 概要 人工知能（AI）を統合した先進材料の製造が、エネルギー貯蔵、触媒、環境アプリケーションの分野で革命的な変革をもたらしていると報告されました。機械学習は触媒発見プロセスを加速し、計算... -
説明可能なMLで高エントロピー合金の体積弾性率を予測、次世代材料設計を加速
MDPI (Metals) 国際 概要 説明可能な機械学習（ML）システムを用いて、高エントロピー合金（HEA）の体積弾性率を予測する新しいフレームワークが発表されました。Extra Treesアルゴリズムが優れた予測性能を示し、SHAPベースの解釈分析により、Zr含有量や... -
アールト大学がAIと量子物理学を融合し、室温超伝導体候補を2種発見し探索速度を劇的に向上
ScienceDaily (Aalto University) フィンランド 概要 フィンランドのアールト大学の研究チームは、機械学習と量子物理学を革新的に組み合わせることで、室温超伝導体候補を探索する新手法を開発し、実際に2つの新しい超伝導体を発見しました。このAI駆動型... -
材料科学に機械学習が深く浸透、LLM活用で自律的な材料発見を加速
Google Cloud Vertex AI Search アメリカ 概要 材料科学における機械学習の進展を包括的に概観するレビューが公開され、特にグラフニューラルネットワーク、機械学習インターアトミックポテンシャル（MLIP）、および大規模言語モデル（LLM）を用いた閉ルー... -
CDMO World、バイオリアクター最適化における機械学習の検証ガイドを発表：リアルタイム制御とデータガバナンスの重要性を強調
CDMO World アメリカ 概要 CDMO Worldは、商業発酵プロセスにおけるバイオリアクター最適化に機械学習（ML）を適用する際の運用上の利点とデータ完全性のリスクを分析する検証ガイドを発表しました。このガイドは、重要なプロセスパラメータのリアルタイム... -
分離科学、mAb精製におけるプロテインAクロマトグラフィーにAIを適用：リアルタイム予測制御で収率と純度を最適化
Separation Science アメリカ 概要 Separation Scienceは、モノクローナル抗体（mAb）精製におけるプロテインAクロマトグラフィーの最適化にAIと機械学習（ML）を応用する画期的な方法を報じました。AIモデルは、動的結合容量とブレークスルーを正確に予測... -
分離科学、下流バイオプロセスにおけるAIと機械学習を用いたリアルタイムプロセスモニタリングと予測制御の進展を詳述
Separation Science アメリカ 概要 Separation Scienceの記事は、下流バイオプロセス、特にクロマトグラフィー精製において、AIと機械学習がリアルタイムのプロセスモニタリングと予測制御を可能にする方法を詳細に解説しています。UV吸収やラマン分光法な...
