2026年07月17日 MI Daily News
目次
- [論文] 能動学習で機械学習力場の訓練データ効率を大幅改善
- [論文] グラフニューラルネットワークで蛋白質と有機分子の力場を一括自動生成
- [論文] 配置エントロピーと振動エントロピーを統一フレームワークで計算する多元合金状態図の算出法
- [企業] FRONTEOと参天製薬、AI創薬の第2次共創プロジェクト開始へ眼科領域拡充
- [ニュース] 実験データを直接AIに活用できるプラットフォーム「Multi-Sigma-Alchemy」正式リリース
- [企業] 富士フイルム、デジタルツインで新材料開発期間を半減に短縮
- [企業] レゾナック、関大とHSP新分析手法で材料開発を自動化・高速化
- [企業] SyntheticGestalt、分子AIモデル「ZAO」「KOYA」で創薬研究を加速
- [ニュース] AIが数週間で3Dプリント用耐熱合金6種を発見、酸化を85％低減
- [論文] 記述子不要のパス・サンプリング法で蛋白質-リガンド結合運動論を高速計算
[論文] 能動学習で機械学習力場の訓練データ効率を大幅改善
- 機械学習力場（MLFF）は訓練分布外では信頼性が低いが、能動学習による不確実性評価でこの課題を解決しています。
- 財団モデルの微調整フローに対応した実用的な不確実性推定手法を開発し、訓練データ数を削減しながら高精度を実現します。
- より少ないラベル付きデータで全体の精度を保つ方法を示し、力場開発の効率化に貢献します。
用語解説
- 機械学習力場（MLFF）: グラフニューラルネットワークなどの機械学習モデルで原子間の相互作用を学習し、分子動力学シミュレーションを高速化するモデル
- 能動学習: モデルが不確実性の高いデータを選択的に学習することで、少ないラベル付きデータで高精度を達成する機械学習手法
[論文] グラフニューラルネットワークで蛋白質と有機分子の力場を一括自動生成
- グラフニューラルネットワーク「Garnet」が、連続原子タイピングにより多様な分子に対して力場パラメータをすべて自動割り当てします。
- 手動開発の限界を超えて汎用性と転移性を大幅に向上させ、新しい関数形の探索を効率化できます。
- 蛋白質と小分子の両方に対応する初の汎用力場モデルとして、オープンソースで提供されます。
用語解説
- 力場: 分子動力学シミュレーションで原子間の結合、角度、非結合相互作用などを表す数学モデル
- 連続原子タイピング: 原子タイプを離散的な分類ではなく連続値で表現し、多様な化学環境に柔軟に対応する手法
出典: arXiv q-bio.BM
[論文] 配置エントロピーと振動エントロピーを統一フレームワークで計算する多元合金状態図の算出法
- 非平衡熱力学積分法を組成依存変換に拡張し、理想混合を超えた配置エントロピーと振動エントロピーを同じ原子論的枠組みで扱えます。
- 多成分固溶体の相安定性をより正確に予測でき、材料設計の信頼性が向上します。
用語解説
- 配置エントロピー: 多元合金における異なる元素原子の配置の自由度に由来するエントロピー
- 振動エントロピー: 結晶格子内の原子振動の零点エネルギーと温度効果に関連するエントロピー
[企業] FRONTEOと参天製薬、AI創薬の第2次共創プロジェクト開始へ眼科領域拡充
- FRONTEOと参天製薬が、AI創薬による共創プロジェクトの第2弾を開始し、眼科領域のパイプライン拡充を推進します。
- AIを活用した医薬品探索により、研究開発期間短縮と成功率向上を目指します。
出典: kabu-ir.com
[ニュース] 実験データを直接AIに活用できるプラットフォーム「Multi-Sigma-Alchemy」正式リリース
- 実験データが存在しても直接AIに渡せない課題を解決するAI解析環境「Multi-Sigma-Alchemy」が正式リリースされました。
- スペクトル、組成データ、顕微鏡画像といった多様な実験データから予測モデルを効率的に構築できます。
- 研究者がデータ前処理の壁を超えてAI活用を実現するプラットフォームとして機能します。
出典: Chem-Station
[企業] 富士フイルム、デジタルツインで新材料開発期間を半減に短縮
- 富士フイルムが計算材料科学とデジタルツイン手法を組み合わせることで、新材料開発期間を従来比50％削減しました。
- シミュレーション主導のアプローチにより開発効率を飛躍的に向上させ、市場投入時間を大幅短縮します。
用語解説
- デジタルツイン: 物理世界の材料や製造プロセスを仮想空間で再現し、シミュレーションにより予測や最適化を行う技術
[企業] レゾナック、関大とHSP新分析手法で材料開発を自動化・高速化
- レゾナックが関西大学とともに、Hansons溶解度パラメータ（HSP）の新分析手法を開発し、材料開発の自動化と高速化を実現します。
- データ駆動的なアプローチにより、材料探索プロセスを効率化できます。
用語解説
- Hansons溶解度パラメータ（HSP）: 分子の溶解性と相互作用性を予測するための記述子で、分散力、極性、水素結合のパラメータから構成される
出典: MONOist
[企業] SyntheticGestalt、分子AIモデル「ZAO」「KOYA」で創薬研究を加速
- SyntheticGestaltが分子AI基盤モデル「ZAO」と「KOYA」を提供開始し、化学・医薬品業界の創薬研究を加速します。
- 機械学習による分子特性予測と最適化により、新規医薬品候補の探索効率が向上します。
出典: ニュースメディアVOIX
[ニュース] AIが数週間で3Dプリント用耐熱合金6種を発見、酸化を85％低減
- AIを活用したハイスループット計算・実験により、従来は数ヶ月要した耐熱合金探索を数週間で完了し、6種の新規合金を発見しました。
- 1000℃における酸化速度を85％低減する候補を同定し、3Dプリント向け高温材料の開発を大幅に加速します。
- データ駆動による材料設計の実用化例として、産業への波及効果が期待されます。
出典: FabScene
[論文] 記述子不要のパス・サンプリング法で蛋白質-リガンド結合運動論を高速計算
- 蛋白質-リガンド結合の運動論は結合親和性より計算が難しいため、従来は集合変数（CV）の手動設計が必要でしたが、新手法は集合変数を必要としません。
- パス・サンプリングで系統的に結合速度定数を計算でき、創薬における薬効評価の精度向上に貢献します。
用語解説
- 集合変数（CV）: 複雑な分子システムの大自由度を少数の変数に縮約し、シミュレーションを効率化するための座標
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