> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://2g-chem.ghost.io/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # 2026年07月29日 MI Daily News - URL: https://2g-chem.ghost.io/2026nian-07yue-29ri-mi-daily-news/ - Published: 2026-07-28T21:24:16.000Z - Updated: 2026-07-28T21:24:16.000Z - Author: 2g ### 目次 1. [\[ニュース\] 東北大学、機械学習モデルでMOF粒径を予測し、狙った大きさの合成に成功](#news-1) 2. [\[企業\] 三井化学、生成AIを活用した材料開発ネットワーク「AI Materials Foundry」に参画](#news-2) 3. [\[論文\] 自動化・エージェント型AIによる電子材料の自動キャラクタリゼーション基盤「AEcroscopyWave」](#news-3) 4. [\[論文\] 第一原理計算と機械学習を用いた熱電材料LiCdSbの格子熱伝導率解析](#news-4) 5. [\[論文\] 機械学習ポテンシャルを用いた多イオン系材料の少量データ学習による物性予測](#news-5) 6. [\[企業\] ケミカル企業が水関連イノベーション加速のためにインフォマティクスを研究開発の標準手法に採用](#news-6) 7. [\[論文\] マルチモーダルAIを用いた科学論文図から大規模材料データを自動抽出するGraph-FINDER](#news-7) 8. [\[論文\] 汎用機械学習相互作用ポテンシャルの元素系での性能ベンチマーク研究](#news-8) 9. [\[論文\] MOF由来ジルコニア多形体における転移学習を用いたデータ駆動設計](#news-9) 10. [\[論文\] CP2Kソフトウェア：高度なサンプリング手法と構造最適化による分子動力学・計算化学ツール](#news-10) --- ### \[ニュース\] 東北大学、機械学習モデルでMOF粒径を予測し、狙った大きさの合成に成功 - 東北大学の研究グループが、多孔性有機構造体（MOF）の粒径を予測する機械学習モデルを開発しました。 - このモデルを用いることで、目的とする粒径を持つMOFを効率的に合成できるようになります。 - 材料開発における機械学習の実用的な応用例として、今後の材料研究を加速する可能性があります。 **用語解説** - **MOF（多孔性有機構造体）**: 金属イオンと有機配位子からなる結晶性多孔質材料。ガス吸収、分離、触媒などの応用に利用される。 出典: [日本経済新聞](https://news.google.com/rss/articles/CBMihwFBVV95cUxNYTlINUptM0NXRWpqV1lnb2NhMjVfSmZVTGNyckRJMmY2em5La1NaWUVHb1R3dEF4RlFndHIxVjVBLW9ITlJzS0pjakw5ejBMdVF3aW9RVGIwcDkxVTBaNnZyWXhFQmdtdUNIcFdZOFA0Z0Z1TTVhNWZNUzNSXzVZV2hCckFCaUE?oc=5&ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[企業\] 三井化学、生成AIを活用した材料開発ネットワーク「AI Materials Foundry」に参画 - 三井化学が、生成AIを用いた新材料開発を加速するプラットフォーム「AI Materials Foundry」の創設メンバーとして参画しました。 - このプラットフォームは、生成AIの力を活用して材料開発プロセスを高速化し、イノベーションを促進することを目的としています。 - 大手化学メーカーがAI・生成モデルによる材料開発への取り組みを本格化させる動きとして注目されます。 **用語解説** - **AI Materials Foundry**: 生成AIを活用して新材料の発見・開発を加速するためのプラットフォームやネットワーク。 出典: [毎日新聞](https://news.google.com/rss/articles/CBMiaEFVX3lxTE80NWxTU2lXS28wQ0VYRWs4TEdqX29jblZ6azVqbDZUTl9UYlZmNUJOR25PVGJqR2R3ZVgzWGdyZl9ueVlfaFdoWEJ2SjhjNmNtN3ZlY1pHQmc0bWc3S1ZTNk96VkctWVRW?oc=5&ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 自動化・エージェント型AIによる電子材料の自動キャラクタリゼーション基盤「AEcroscopyWave」 - arXiv掲載の論文が、エージェント型AIを用いた電子材料のキャラクタリゼーションの完全自動化を目指す研究プラットフォーム「AEcroscopyWave」を提案しました。 - 従来は高度な人的スキルが必要だった材料測定・分析を、AIエージェントが自律的に実行可能にするアプローチです。 - ハイスループット材料開発と自律実験の進展を示す重要な事例として位置づけられます。 **用語解説** - **エージェント型AI**: 目標を達成するために自律的に行動を判断・実行するAIシステム。従来の指示待ち型AIとは異なり、観察結果に基づいて次のアクションを自ら決定する。 - **キャラクタリゼーション**: 材料の構造・組成・物性などを測定・分析し、その特性を明らかにするプロセス。 出典: [arXiv cond-mat.mtrl-sci](https://arxiv.org/abs/2607.22975?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 第一原理計算と機械学習を用いた熱電材料LiCdSbの格子熱伝導率解析 - arXivに掲載された論文は、DFT計算とボルツマン輸送方程式、さらに機械学習を組み合わせて、熱電材料LiCdSbの電子・熱電特性を詳細に計算しました。 - ハイブリッド汎関数を用いた精密なバンドギャップ計算により、輸送係数の精度を向上させています。 - 第一原理シミュレーションとMLの融合による材料物性予測の実例として価値があります。 **用語解説** - **DFT（密度汎関数理論）**: 量子化学計算手法の一つ。電子密度関数を用いて分子や固体の構造・電子状態を効率的に計算する。 - **ボルツマン輸送方程式**: フォノンや電子の輸送現象を記述する理論的枠組み。熱伝導率や電気伝導率などの輸送係数を計算するのに用いられる。 - **ハイブリッド汎関数**: 局所密度近似（LDA）や一般化勾配近似（GGA）に、ハートレー・フォック交換を混合した汎関数。特にバンドギャップの計算精度が高い。 出典: [arXiv cond-mat.mtrl-sci](https://arxiv.org/abs/2607.23203?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 機械学習ポテンシャルを用いた多イオン系材料の少量データ学習による物性予測 - arXiv掲載の論文が、事前学習済み機械学習相互作用ポテンシャル（MLIP）を活用し、複雑な多イオン系統合エネルギー材料の物性を少量データから予測する手法を提案しました。 - 従来はMLにとって困難だった「異なるイオンが集合体を形成する系」の表現と予測を可能にしています。 - データ不足環境における転移学習・少数ショット学習の応用事例として注目されます。 **用語解説** - **MLIP（機械学習相互作用ポテンシャル）**: 機械学習によって訓練された原子間相互作用ポテンシャル。分子動力学シミュレーションを高速化できる。 - **少数ショット学習（Few-shot learning）**: 限定された数のサンプルから学習を行う機械学習手法。データが極めて少ない場合に有効。 出典: [arXiv cond-mat.mtrl-sci](https://arxiv.org/abs/2607.23208?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[企業\] ケミカル企業が水関連イノベーション加速のためにインフォマティクスを研究開発の標準手法に採用 - ケミカル企業が、水分野のイノベーション推進において、インフォマティクス手法を研究開発プロセスの標準手法として導入することを発表しました。 - データ駆動型の材料・プロセス設計により、水関連課題の解決を効率化します。 - マテリアルズインフォマティクスの産業規模での実装を示す事例です。 **用語解説** - **インフォマティクス**: データと計算を活用して材料設計・開発を行う学問分野。ケモインフォマティクス、マテリアルズインフォマティクスなどの分野がある。 出典: [PR TIMES](https://news.google.com/rss/articles/CBMiakFVX3lxTE1JVWR2U1NoR1piR2VHRXpibC1mdDhsYlBrWHhiMnBoOWo1WXNZcFFaRXlJZkNxZV8wUnhBbE9veDJyT3ZfMVdpNTgwejRpYkFIZWVYdGdYejVTZmQ3SGdEMXZOaXpWcmh2dWc?oc=5&ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] マルチモーダルAIを用いた科学論文図から大規模材料データを自動抽出するGraph-FINDER - npj Computational Materialsに掲載された論文が、画像認識と自然言語処理を組み合わせたマルチモーダルAIシステム「Graph-FINDER」を提案し、科学論文の図表から材料データを大規模に自動抽出します。 - 従来は手作業に頼っていた科学文献からのデータ抽出を自動化し、材料データベース構築を加速させます。 - データ駆動研究の基盤となるデータセット構築における革新的なアプローチです。 **用語解説** - **マルチモーダルAI**: 複数の異なるデータ形式（画像、テキスト、音声など）を同時に処理・統合できるAIシステム。 - **Graph-FINDER**: 科学論文から材料データを抽出するマルチモーダルAIツール。図表の構造認識とテキスト抽出を組み合わせる。 出典: [npj Computational Materials](https://www.nature.com/articles/s41524-026-02247-y?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 汎用機械学習相互作用ポテンシャルの元素系での性能ベンチマーク研究 - npj Computational Materialsに掲載された論文が、元素単体材料を対象に、複数の汎用MLIPの予測精度を系統的にベンチマークしました。 - 機械学習ポテンシャルの汎用性と限界を明らかにし、今後の改善方向を指摘しています。 - 計算科学における機械学習手法の信頼性評価と最適化に関する重要な基準を提供します。 **用語解説** - **MLIP（機械学習相互作用ポテンシャル）**: 機械学習によって訓練された原子間相互作用ポテンシャル。分子動力学シミュレーションを高速化できる。 出典: [npj Computational Materials](https://www.nature.com/articles/s41524-026-02251-2?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] MOF由来ジルコニア多形体における転移学習を用いたデータ駆動設計 - npj Computational Materialsに掲載された論文が、MOF（金属有機構造体）から得られるジルコニア多形体を対象に、異なる構造間での転移学習によるデータ駆動的物性予測を実証しました。 - 限定されたデータから多くの異形体の特性を高精度で予測し、効率的な材料探索を可能にしています。 - 多形体システムにおける転移学習の実践的応用を示す事例です。 **用語解説** - **転移学習**: ある領域で学習したモデルの知識を別の領域に応用する機械学習手法。データが少ない場合に有効。 - **MOF（金属有機構造体）**: 金属イオンと有機配位子からなる結晶性多孔質材料。多くの異なる構造（多形体）が存在し得る。 出典: [npj Computational Materials](https://www.nature.com/articles/s41524-026-02238-z?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] CP2Kソフトウェア：高度なサンプリング手法と構造最適化による分子動力学・計算化学ツール - arXiv（physics.chem-ph）掲載の論文が、電子構造計算と分子動力学シミュレーションを統合した計算化学ソフトウェア「CP2K」の、メタダイナミクスやモンテカルロサンプリングなどの高度なサンプリング機能を詳述しました。 - 複雑な自由エネルギー地形の探索を可能にし、希少事象のシミュレーションに対応します。 - 計算材料科学・化学シミュレーションの強力なツールとして材料設計に貢献しています。 **用語解説** - **メタダイナミクス**: 分子動力学の拡張手法。系が訪問した領域に対してバイアスポテンシャルを加えることで、複数の局所最小値を脱出し、自由エネルギー地形全体を探索できる。 - **CP2K**: オープンソースの計算化学ソフトウェア。DFT計算、分子動力学、高度なサンプリング手法などを統合している。 出典: [arXiv physics.chem-ph](https://arxiv.org/abs/2607.22916?ref=2g-chem.ghost.io) --- ニュースレターをより良くするためのアイデア・ご要望などあればXのDMでお気軽にお寄せください。 また、コンテンツの質の向上と持続可能な運営のため寄付・スポンサーも募集しています。寄付は[こちらの記事](https://zenn.dev/ottantachinque/articles/2026-07-04%5Fmi-daily-news?ref=2g-chem.ghost.io)にバッジを送っていただけると励みになります。スポンサーをご検討いただける場合は、XのDMでご連絡ください。