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AIがリチウムイオンバッテリー性能を向上させる界面層の設計メカニズムを解明、LLNLの研究で
Mirage News アメリカ 概要 ローレンス・リバモア国立研究所(LLNL)の研究により、リチウムイオンバッテリーの性能と耐久性を左右する極薄の界面層の設計メカニズムがAIによって解明されました。機械学習モデルを量子力学データで訓練することで、研究者は... -
AIによる材料発見のボトルネックが「検証」へ移行：DeepMind GNoMEの予測、合成検証は約0.2%に留まる課題
AI Invasion アメリカ 概要 AIはAlphaFoldによるタンパク質構造予測やGNoMEによる材料候補発見で「生成問題」を解決しましたが、現在は「検証」が新たなボトルネックとして浮上しています。DeepMindのGNoMEが予測した38万の安定結晶候補のうち、実際に独立... -
バークレー研究所、2D半導体内で電子-欠陥相互作用を直接観察する新手法を開発し量子デバイス開発を加速
Berkeley Lab News Center (ローレンス・バークレー国立研究所) アメリカ 概要 ローレンス・バークレー国立研究所の研究者らは、高度な2D半導体内部で電子が欠陥とどのように相互作用するかを、前例のない詳細レベルで直接観察する強力な手法を開発しまし... -
自律型ラボがロボットとAIの閉ループ学習で材料発見を加速、数週間のプロセスを数日に短縮
Architect Magazine アメリカ 概要 材料科学において、自律型ラボ（SDL）という新しいパラダイムが、ロボット実験とAIの閉ループフィードバックを組み合わせることで材料発見プロセスを自動化しています。ローレンス・バークレー国立研究所のA-Labやカーネ... -
AI駆動型バイオメディカル発見の閉ループ化：LLMエージェントが科学的推論を生成し、実験結果を解釈
Preprints.org スイス 概要 本記事は、AI駆動型の科学的発見において、仮説から実験、そして改訂された仮説へと続く「ループ」を閉じる方法について考察しています。大規模言語モデル（LLM）エージェントが科学的推論と行動を生成し、実験結果を解釈して仮... -
自律型ラボの現状と課題：製薬R&Dにおけるクローズドループ実験の実現性を探る
Sakara Digital アメリカ 概要 本記事は、製薬R&Dにおける自律的なクローズドループ実験の実現可能性と、その適合性を決定する基準、そして実際のボトルネックについて議論しています。A-Labチームは、人間の専門家分析を置き換えるのではなく、自律的... -
自律型ラボが材料発見を加速：米国の主要ラボがAI駆動型ロボットで新素材を発明
Architect Magazine アメリカ 概要 ローレンスバークレー国立研究所のA-Lab、カーネギーメロン大学のMaterials Innovation Cloud Lab (MICL)、テキサスA&M大学のAutonomous Robotic Metallurgist Materials Innovation Platform (ARM-MIP)など、AI駆動... -
Berkeley Lab、機械学習と実験データ融合で固体電解質設計を革新、イオン輸送が粘度でなく解離メカニズムに支配されることを発見
Facebook (Berkeley Lab Energy Storage Center) アメリカ 概要 バークレー研究所の研究チームは、実験データと計算記述子を組み合わせたハイブリッド機械学習アプローチを採用し、イオン液体のイオン輸送が単純な粘度ではなく、イオン解離メカニズムに支... -
LLNL、ハイブリッドDFTシミュレーションとAIで光電気化学デバイスの性能最適化、点欠陥効果・ドーピング・合金化を診断
Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) アメリカ 概要 ローレンス・リバモア国立研究所（LLNL）は、先進的なハイブリッド密度汎関数理論（DFT）シミュレーションと計算材料診断を組み合わせることで、光電気化学（PEC）デバイスの性能最適化を大... -
ローレンス・バークレー国立研究所、2026年アニュアルミーティングでDFTからMLIPへの量子精度スケール移行と2つの自律型ラボ計画を発表
Lawrence Berkeley National Laboratory アメリカ 概要 ローレンス・バークレー国立研究所のMolecular Foundryは、2026年年次会議において、密度汎関数理論（DFT）から機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）への量子精度スケール移行に関する基調講演を行い... -
ローレンス・バークレー国立研究所、高度光源アップグレードによりX線ビームを100倍高輝度化、量子コンピューティングとエネルギー貯蔵分野の発見を加速
Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab) アメリカ 概要 ローレンス・バークレー国立研究所の高度光源（ALS）は、ソフトX線ビームを100倍明るく、より集束させるアップグレードを進行中です。この性能向上により、分子や材料の原子レベルで... -
Berkeley Lab、AIと熱力学融合の新モデリングで先端材料開発を加速：固相反応予測精度向上
Berkeley Lab アメリカ 概要 新しいモデリングフレームワークが、正確な熱力学と機械学習を活用し、固相反応における中間化合物、最終生成物、不純物を含む一連の事象を正確かつ迅速に予測します。これにより、有望な新材料の合成方法を明らかにし、実用化... -
Berkeley Lab、AIモデリングで固相反応の挙動予測を高速化、新素材商用化期間を大幅短縮
Berkeley Lab アメリカ 概要 バークレー研究所の研究者らが、AIモデリングを用いて固相反応が時間とともにどのように進行するかを正確かつ迅速に予測する手法を開発しました。このモデルは、固相反応中の原子移動を考慮した初の試みであり、先進材料の最適... -
ローレンス・バークレー国立研究所がDOE「Genesis Mission」でAI加速フレームワークを確立、極限環境向け複雑濃縮合金の最適化へ
Lawrence Berkeley National Laboratory アメリカ 概要 ローレンス・バークレー国立研究所（LBNL）は、米国エネルギー省（DOE）の「Genesis Mission」プロジェクトの一環として、「加速合金工学」AI加速フレームワークを確立しています。このプロジェクト... -
UC BerkeleyとLBNLの研究者がLLMを触媒作用の基礎原理解明に活用、データ標準化と仮説生成で開発を加速
ACS Publications アメリカ 概要 UC BerkeleyとLBNLの研究者は、大規模言語モデル（LLM）が触媒作用の基礎原理を理解する上でどのように貢献できるかを探る論文を発表しました。LLMは、性能データ、分光学的特性評価、メカニズムモデルを統合することで、... -
LLNLがAIと分子シミュレーションでナトリウム・リチウムイオン電池の電解質設計に新知見、性能と熱安定性を向上
Commonwealth Union アメリカ 概要 ローレンス・リバモア国立研究所（LLNL）の科学者たちは、分子動力学シミュレーションと物理情報に基づいた機械学習を組み合わせ、ナトリウムイオン電池とリチウムイオン電池の電解質設計に画期的な知見をもたらしました... -
米バークレー研究所、AI駆動型自律ラボによる材料発見加速へ13の「Genesis Mission AI」プロジェクト主導
Lawrence Berkeley National Laboratory アメリカ 概要 ローレンス・バークレー国立研究所は、AI駆動型自律ラボによる材料発見を加速するための13の新しい「Genesis Mission AI」プロジェクトを主導します。これらのプロジェクトは、AIと物理シミュレーシ... -
バークレー研究所、植物-微生物研究の再現性を高める自律型ラボ「EcoBOT」を開発
Berkeley Lab アメリカ 概要 バークレー研究所は、植物と微生物の相互作用研究における再現性の課題を解決し、バイオエネルギー研究を加速するために、自律型ラボ「EcoBOT」を開発しました。EcoBOTは、ロボットハードウェア、高度な画像処理システム、適応... -
米国エネルギー省、AIイノベーションエコシステムを推進し、自律型ラボを核とした研究を強化
Department of Energy アメリカ 概要 米国エネルギー省（DOE）は、高度なコンピューティング、環境モデリング、材料研究においてAIを活用し、世界をリードするAIイノベーションエコシステムの開発を推進しています。ローレンス・バークレー国立研究所のA-L... -
米国エネルギー省、AI駆動型自律ラボ推進でエネルギー・バイオテクノロジー分野の科学的発見を加速
Department of Energy アメリカ 概要 米国エネルギー省（DOE）は、エネルギー、コンピューティング、バイオテクノロジー分野における新規材料および分子の科学的発見を加速するため、AI駆動型自律型ラボの推進に注力しています。ローレンス・バークレー国...
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