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アルゴンヌ国立研究所、AI活用でバッテリー材料探索を80時間で完遂、高速充電・高エネルギー密度電解質N2116合成に成功
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所は、AI駆動型の手法を用いることで、バッテリー開発における材料探索プロセスを劇的に加速させました。AIは50万種の安定な材料候補からわずか80時間で18種の候補を絞り込み、その後のHPC検... -
Chemistry WorldがCuspAIによる「AI Materials Foundry」設立を報告、MetaとNvidiaも参加しAIで新機能材料発見を加速
Chemistry World イギリス 概要 Chemistry Worldは、計算化学企業CuspAIがMetaやNvidiaを含む45の組織と連携し、「AI Materials Foundry」を設立したと報じました。この取り組みは、AIを活用して触媒の発見や様々な産業向けの新規機能材料の探索を加速する... -
Forbes、量子コンピューティングが分子シミュレーション革新で化学・材料科学に恩恵をもたらすと強調
Forbes アメリカ 概要 Forbesは、量子コンピューティングが化学および材料科学において、特に医薬品設計、触媒作用、先進材料研究における分子シミュレーションのための貴重なツールとして台頭していることを強調しています。これは、古典的ソフトウェアが... -
Galatic、ポリマーシミュレーションにおける量子コンピューティングの将来性とハイブリッドアプローチを解説
Galatic 国際 概要 Galaticの記事は、ポリマーシミュレーションおよび開発において量子コンピューティングの役割が増大していることを論じ、古典的計算手法やAIツールキットを補完する可能性を強調しています。量子コンピューターが多体量子状態をコンパク... -
Domino Data Lab、米エネルギー省「Genesis Mission」参画でAIとHPCを融合し材料開発期間を数ヶ月から数日に短縮
PR Newswire アメリカ 概要 Domino Data Labは、米エネルギー省の「Genesis Mission Consortium」に参画し、AI駆動型科学発見を加速させることを発表しました。同社のアプローチは、AIを活用した逆設計により、バッテリー正極材やチタン合金のような材料の... -
アルゴンヌ国立研究所、AIエージェントシステムで新材料開発期間を数ヶ月から数日に大幅短縮
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所の研究者らが、複数のAIエージェントを活用した原子シミュレーション自動化システムを開発し、バッテリー、航空宇宙、エレクトロニクス向け新材料の発見に必要な期間を従来の数ヶ月〜数年... -
IBMとQedma、IBM Quantum Heronプロセッサで74量子ビット材料シミュレーションに成功
Investing.com アメリカ 概要 IBMとQedma Quantum Computingは、IBMのQuantum HeronプロセッサとQedmaのエラー軽減ソフトウェアを用いて、量子材料のシミュレーションにおいて量子優位性を示すことに成功しました。この画期的な成果により、最大74量子ビッ... -
Silicon Quantum Computing、シリコン基板上15,000量子ビット2Dアレイで「量子ツイン」を実現
Falling Walls Science Summit ドイツ 概要 Michelle Simmons氏が率いるSilicon Quantum Computing（SQC）は、純粋なシリコン基板上に15,000個の精密配置された量子ビットレジスタを持つ2Dアレイ量子シミュレーターを世界で初めて実証しました。この画期的... -
フラットアイロン研究所の研究者がテンソルネットワークと古典計算機で量子コンピューター級の量子物理学問題を解決
ScienceDaily アメリカ 概要 シモンズ財団のフラットアイロン研究所の研究者らが、通常のノートパソコンと高度な数学、専門ソフトウェアを用いて、量子コンピューターが必要とされてきた困難な量子物理学の問題を解決しました。彼らの方法は、数百のエンタ... -
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... -
Quandelaがスピン光量子コンピューターでFermi-Hubbardシステムを2時間でシミュレート可能と発表
Quandela フランス 概要 フランスの量子コンピューティング企業QuandelaとWalrus Computingは、フォールトトレラントなスピン光量子コンピューターが、材料科学における重要な課題である商業的に関連性の高いFermi-Hubbardシステムを約2時間という短い時間... -
信頼性ゲート付き第一原理フィードバック「InvDesMobility」がクローズドループ材料発見を加速、キャリア移動度予測で効果
ResearchGate アメリカ 概要 この論文は、信頼性ゲート付き第一原理フィードバックフレームワーク「InvDesMobility」をクローズドループ逆材料設計に導入しました。InvDesMobilityは、目標機能に基づいて構造を発見することに特化し、高価な第一原理計算の... -
AWSとQuEra、2028年までにMegaquop規模「Libra」をAmazon Braketに導入、フォールトトレラント量子計算実現へ
AWS News Blog アメリカ 概要 AWSとQuEraは、Amazon Braketにフォールトトレラント量子コンピューティングを導入するための戦略的提携を強化しました。この提携の一環として、2028年までにMegaquopスケール（約100万個の物理量子ビットに相当する論理量子... -
スウェーデン・チャルマース工科大学、物理法則組み込みAIで量子コンピューティング向け光学部品開発効率を劇的に向上
SciTechDaily スウェーデン 概要 スウェーデンのチャルマース工科大学の研究者らは、物理法則をニューラルネットワークに直接組み込む機械学習アプローチを開発し、高度な光学部品の開発効率を劇的に向上させることに成功しました。この「物理法則を学習し... -
アルゴンヌ国立研究所、ISC High Performance 2026で材料・分子発見加速のためのAIとHPC統合研究を発表
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アメリカのアルゴンヌ国立研究所は、ISC High Performance 2026において、人工知能（AI）、高性能コンピューティング（HPC）、量子コンピューティングを統合し、材料および分子の発見を加速させる研究成果を発... -
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... -
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...
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