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アルゴンヌ国立研究所が金属製単原子厚ホウ素「ボロフェン」の初の合成に成功、2D材料の新時代を開く
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所の研究者たちが、金属製単原子厚のホウ素である「ボロフェン」の初の合成に成功しました。この画期的な発見は、グラフェンに匹敵する、あるいはそれを超える可能性を秘めた次世代の二次元... -
アルゴンヌ国立研究所がAI駆動型材料発見を加速：50万材料から18の有望な電池候補を80時間で特定
Facebook (Argonne National Laboratory) アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所は、AI駆動型手法により材料発見を劇的に加速し、50万の安定材料から18の有望な電池開発候補をわずか80時間で特定しました。Microsoft AIとの協力で合成されたN2116電解質は、... -
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... -
AIと自律型ラボで新材料発見を加速：DeepMindのGNoMEが数ヶ月の開発を数日に短縮
Facebook (Argonne National Laboratory / ScienceDaily context) アメリカ 概要 AI、特にDeepMindのGNoMEモデルと「自己駆動型ラボ」の活用により、新材料の発見プロセスが数ヶ月から数日に劇的に短縮されています。この革新的なアプローチは、AIを搭載し... -
アルゴンヌ国立研究所、物理情報学に基づくPhysMat AIを提唱し、信頼性の高い材料発見を加速
arXiv アメリカ 概要 arXivに掲載された論文は、材料発見におけるAIの信頼性を高めるため、物理情報学に基づく材料AI（PhysMat AI）の視点を提示しています。PhysMat AIは、物理的知識を事前知識、記述子、制約、検証器、インフラとして統合し、従来のデー... -
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... -
アルゴンヌ国立研究所、AIとロボット工学でX線データ解析をリアルタイム化し材料発見を加速
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所は、DONUTシステムを活用し、X線データ解析をリアルタイムで行うことで材料科学の発見を大幅に加速させています。この取り組みは、ロボット工学、機械学習、人工知能を組み合わせた自律型... -
アルゴンヌ国立研究所がX線データ解析AIツール「DONUT」を開発し、材料科学研究をリアルタイムで10倍加速
Argonne National Laboratory News Room アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所は、先進フォトン源(APS)におけるX線データ解析をリアルタイムで行う物理認識型機械学習ツール「DONUT」を開発しました。DONUTは、材料科学研究者が実験中に迅速な意思決定を行... -
アルゴンヌ国立研究所、AIエージェントで新材料発見を数ヶ月から数日に短縮
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所の研究チームは、材料中の原子相互作用を予測する強力なシミュレーション手法を自動化するAI駆動型システムを実証しました。このシステムは、複数のAIエージェントが原子シミュレーション... -
SLAC他4研究機関、AIによる燃料生産触媒開発を共同実証も標準化の課題浮上
Facebook (SLAC National Accelerator Laboratory) アメリカ 概要 SLAC、スタンフォード大学、ペンシルバニア州立大学、UCサンタバーバラの研究者が、AIを活用した燃料生産触媒開発の実験で協力し、その有効性を実証しました。しかし、4つのラボ間で触媒試... -
シカゴ大学とArgonne国立研究所が国立科学財団から2,000万ドル助成金獲得、AIロボットラボ「PoLARIS」でポリマー研究を加速
University of Chicago アメリカ 概要 シカゴ大学とArgonne国立研究所は、米国国立科学財団（NSF）から2,000万ドルの助成金を受け、遠隔操作可能なロボットラボ「PoLARIS（Polymer Laboratory for AI, Robotics, Informatics, and Standards）」を設立しま... -
Argonne国立研究所とシカゴ大学の研究者がLLMエージェントと化学DSLでペロブスカイト酸化物の「逆設計」フレームワーク「ORCHESTRA」を提案
arXiv アメリカ 概要 Argonne国立研究所とシカゴ大学の研究者は、パーソナルな述語でガイドされる言語エージェントがペロブスカイト酸化物の逆設計を可能にする新しいフレームワーク「ORCHESTRA」を提案しました。このシステムは、自然言語の設計ルールを... -
アルゴンヌ国立研究所、AIと高性能コンピューティングを組み合わせ固体電池材料の探索を加速
Argonne National Laboratory United States 概要 アルゴンヌ国立研究所の研究者たちは、超薄型の酸化マグネシウムコーティングが硫化物系固体内電池の電解質を保護する有望な候補であることを特定しました。計算と実験を組み合わせた彼らのアプローチは、... -
アルゴンヌ国立研究所、AI駆動ロボティクスで自律的な科学的発見を推進、「RAPID」ラボで開発サイクルを短縮
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所は、AI駆動ロボティクスを通じて自律的な科学的発見を推進し、生物学、化学、材料科学の実験を革新することを目指しています。同研究所の「Robotic Autonomous Platforms for Innovative D... -
アルゴンヌ国立研究所がAI駆動型フレームワーク「ChemGraph」を発表、材料研究をLLMで加速
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所は、計算化学および材料科学シミュレーションのセットアップ、実行、分析を自動化するオープンソースのAI駆動型フレームワーク「ChemGraph」を発表しました。このシステムは、大規模言語モ... -
アルゴンヌ国立研究所、AIツール「ChemGraph」で化学・材料科学のイノベーションを加速
Argonne National Laboratory アメリカ 概要 米国エネルギー省アルゴンヌ国立研究所の研究者たちは、人工知能（AI）を活用して科学ワークフローを合理化し、材料設計を加速する画期的なツール「ChemGraph」を開発しました。ChemGraphは、Auroraスーパーコ... -
Lisa Pedrosa、AIとロボティクス統合による「自己駆動型ラボ」の台頭と科学的発見の変革を解説
Lisa Pedrosa アメリカ 概要 Lisa Pedrosa氏の記事は、AIとロボット工学、人間の専門知識を統合した「自己駆動型ラボ」が、科学的発見を根本から変革している状況を解説しています。自己駆動型ラボは、継続的な学習ループを通じて、実験の設計、実行、分析... -
アルゴンヌ国立研究所、277万ドルを投じAIと自動化で触媒発見を加速する「Accelerated Catalyst Design Foundry」を設立
Lab Manager アメリカ 概要 アルゴンヌ国立研究所が277万ドルの「Accelerated Catalyst Design Foundry」プロジェクトを主導し、AI、自動化、統合実験ワークフローを用いて触媒発見を加速します。この取り組みは、計算ツールと自動化ラボシステムを連携さ... -
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... -
DOEと大学連携、AI自律型逆設計ワークフローとPolybotでポリマーカスタム材料開発を高速化
Tech Briefs アメリカ 概要 米国エネルギー省（DOE）のアルゴンヌ国立研究所、シカゴ大学、パデュー大学の研究者が連携し、自律型逆設計ワークフローにより、目標特性からポリマーのレシピへのより迅速な経路を実証しました。この画期的なシステムは、AI「...
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