> ## 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08月12日 MI Daily News - URL: https://2g-chem.ghost.io/2026nian-08yue-12ri-mi-daily-news/ - Published: 2026-08-11T21:35:32.000Z - Updated: 2026-08-11T21:35:32.000Z - Author: 2g ### 目次 1. [\[企業\] ノボ ノルディスク、AWSと提携し AI を活用した創薬プログラムを推進](#news-1) 2. [\[ニュース\] 三井化学と CuspAI が提携、「AI for Science」時代の材料開発エンジニア像を考察](#news-2) 3. [\[ニュース\] NTT が東大発スタートアップに出資、次世代計算基盤で創薬・AI 高度化を加速](#news-3) 4. [\[論文\] 自由エネルギー計算と深層学習を統合した薬物-賦形剤ナノ粒子の物理情報型設計](#news-4) 5. [\[論文\] 汎用メタマテリアル生成モデル「InfoMetaGen」による逆設計戦略の実現](#news-5) 6. [\[論文\] 機械学習電荷密度モデルを用いた大規模スーパーセル欠陥形成エネルギーの予測](#news-6) 7. [\[論文\] 深層学習による ab initio 動的平均場理論の自己エネルギー予測と最小限データセットでの実材料解析](#news-7) 8. [\[論文\] ベイズ統計による 2D SIMS イメージングの微量元素検出と不確実性定量化](#news-8) 9. [\[論文\] ロックソルト型酸化物 ε-LiMnO₂ における局所配位と Li イオン輸送ネットワーク構造の相関解析](#news-9) 10. [\[論文\] 進化的カリキュラム学習による生物配列モデルの改善とバリアント機能予測への応用](#news-10) --- ### \[企業\] ノボ ノルディスク、AWSと提携し AI を活用した創薬プログラムを推進 - ノボ ノルディスク（大手製薬企業）が AWS と提携し、AI を活用した創薬開発を加速させています。 - クラウド基盤を活用した AI 創薬は、大規模なデータ処理と機械学習モデルの構築に適した体制です。 - 業界大手による AI 創薬への投資は、ケモインフォマティクス・バイオインフォマティクス分野の産業応用が加速していることを示します。 出典: [simplywall.st](https://news.google.com/rss/articles/CBMilgFBVV95cUxPeTlUb3lXOFVnZWxucDdNb0ZlVmcwSXctaVdPY1RjcFdlWDZpWl96ZmtPNjdYamRzRFpXTzV4c3RkZlZFcVlVejMxeERRcjhoQnlOejBWaF9PTWFwaUZjZ2ZON0ZzS0wxNy1YNXA5M3NLWnVCOHB4VW8tcVZnMHNCMk9ZV0dsejdaTXBRT08zX3Z1QVlpZ2fSAZYBQVVfeXFMT3k5VG95VzhVZ2VsbnA3TW9GZVZnMEl3LWlXT2NUY3BXZVg2aVpfemZrTzY3WGpkc0RaV081eHN0ZGZWRXFZVXozMXhEUXI4aEJ5TnowVmhfT01hcGlGY2dmTjdGc0tMMTctWDVwOTNzS1p1QjhweFVvLXFWZzBzQjJPWVdHbHo3Wk1wUU9PM192dUFZaWdn?oc=5&ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[ニュース\] 三井化学と CuspAI が提携、「AI for Science」時代の材料開発エンジニア像を考察 - 三井化学が AI スタートアップ CuspAI と提携し、AI を活用した材料開発の実践例を示しています。 - 「AI for Science」は材料科学・化学において AI・機械学習を統合したアプローチを示し、マテリアルズインフォマティクスの産業応用が進展していることを意味します。 - この提携は国内素材企業による AI・データ駆動の材料開発への転換を示唆する重要な事例です。 出典: [PlusWeb3](https://news.google.com/rss/articles/CBMidEFVX3lxTFBXZEYtZHBTZ3RqSkJuNDFiTDI3VGhleTVubmtERWExSTRKb2pEOURDY2JFZ1RzMU1lUlV1MmRKZkxjZzNYdUI3WjN2MmV2MVNtcHk4WjhyOW92YjZZM0dBZWJMZWV2ejVac3hhZWNxcGt6OTQy?oc=5&ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[ニュース\] NTT が東大発スタートアップに出資、次世代計算基盤で創薬・AI 高度化を加速 - NTT が東大発スタートアップと共同開発を加速し、創薬と AI 高度化を見据えた次世代計算基盤を構築しています。 - 量子コンピュータやハイパフォーマンス計算など、計算科学基盤の強化は ケモインフォマティクスや材料シミュレーション の高度化に直結します。 - 国内大手通信企業による計算基盤投資は、デジタル技術による創薬・材料開発の産業インフラ構築を示しています。 出典: [DXマガジン](https://news.google.com/rss/articles/CBMiT0FVX3lxTE10V1R2amlmeTNuaTBsRWVteFVjX1c3eGhJX0owMml3Wl9LZGJnbndZRkVCRF93cjFZWlM2X0RqREFxcEhKQjZoOVpNd1lOUGs?oc=5&ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 自由エネルギー計算と深層学習を統合した薬物-賦形剤ナノ粒子の物理情報型設計 - 自由エネルギー計算（計算化学）と深層学習（機械学習）を組み合わせた、物理情報型設計（Physics-Informed Design）により、薬物-賦形剤ナノ粒子の設計を最適化しました。 - 計算科学とデータ駆動手法の融合により、創薬における分子設計の効率化と予測精度の向上を実現しています。 - ケモインフォマティクスの実践的な応用例として、創薬開発プロセスの高速化に貢献するものです。 **用語解説** - **物理情報型設計（Physics-Informed Design）**: 物理法則や化学原理を機械学習モデルに組み込むことで、計算精度と予測性能を向上させるアプローチです。 出典: [npj Computational Materials](https://www.nature.com/articles/s41524-026-02262-z?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 汎用メタマテリアル生成モデル「InfoMetaGen」による逆設計戦略の実現 - Nature Computational Science に掲載された論文で、メタマテリアルの逆設計（目的の物性から材料構造を設計）を可能にする汎用生成モデル「InfoMetaGen」を開発しました。 - AI・深層学習による材料設計の自動化と高速化により、新規材料探索のパラダイムシフトを実現しています。 - マテリアルズインフォマティクスにおける生成モデルの応用は、計算量の削減と設計自由度の拡大をもたらします。 **用語解説** - **逆設計（Inverse Design）**: 目的とする物性や機能を先に指定し、それを満たす材料構造を機械学習やアルゴリズムで自動探索する手法です。 - **生成モデル**: データの潜在的な特性を学習し、新しいデータを生成できる機械学習モデルです。材料設計では新規構造や材料の提案に使われます。 出典: [Nature Computational Science](https://www.nature.com/articles/s43588-026-01032-7?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 機械学習電荷密度モデルを用いた大規模スーパーセル欠陥形成エネルギーの予測 - 小さいスーパーセルで訓練した機械学習電荷密度モデルから、大規模スーパーセルの欠陥形成エネルギーを予測する手法を提案しました。 - 従来の第一原理計算の計算コスト削減（数週間かかるデータ生成を数日で実現）が可能になり、欠陥計算のスケーラビリティが大幅に向上します。 - 機械学習と計算科学の融合により、材料物性予測の効率化と加速が実現されています。 **用語解説** - **機械学習相互作用ポテンシャル（MLIP）**: 第一原理計算結果を機械学習で学習し、少ない計算コストで原子間相互作用を予測するモデルです。 - **スーパーセル**: 欠陥計算などで、基本セルを複数倍に拡張した計算セルです。周期境界条件の影響を低減するため、大きいセルが必要です。 出典: [arXiv cond-mat.mtrl-sci](https://arxiv.org/abs/2608.07997?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 深層学習による ab initio 動的平均場理論の自己エネルギー予測と最小限データセットでの実材料解析 - ab initio 動的平均場理論（DMFT）の計算結果から、深層学習で自己エネルギーを予測し、実材料への応用を最小限のデータセットで実現しました。 - 計算コスト削減と予測精度を両立させることで、強相関電子系材料の高速スクリーニングと物性予測が可能になります。 - 計算科学とデータ駆動機械学習の融合により、複雑な電子構造計算の効率化を実現しています。 **用語解説** - **動的平均場理論（DMFT）**: 強く相互作用する電子系の物性を計算する量子多体理論です。複雑な電子相関を取り扱いますが、計算コストが高いという課題があります。 - **自己エネルギー**: 量子多体系で、粒子の実効的な相互作用を表す量です。電子の寿命や有効質量などの物性に影響します。 出典: [npj Computational Materials](https://www.nature.com/articles/s41524-026-02277-6?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] ベイズ統計による 2D SIMS イメージングの微量元素検出と不確実性定量化 - 2 次イオン質量分析法（SIMS）の 2D イメージングデータに対し、ベイズ統計フレームワークを適用し、微量元素の局在化と不確実性を定量化しました。 - 半導体製造や材料科学での高感度分析結果を統計的に解析することで、より正確な元素分布評価が可能になります。 - データ駆動による解析手法の高度化により、実験データの信頼性と信頼度評価が向上します。 **用語解説** - **2 次イオン質量分析法（SIMS）**: 材料表面をイオンビームで荷電して、放出された 2 次イオンを質量分析する手法です。微量元素の検出に優れています。 出典: [arXiv physics.chem-ph](https://arxiv.org/abs/2608.08495?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] ロックソルト型酸化物 ε-LiMnO₂ における局所配位と Li イオン輸送ネットワーク構造の相関解析 - 層状ロックソルト型リチウムマンガン酸化物で、局所的な Li 周辺環境と Li イオン移動ネットワークの関係を第一原理計算で明らかにしました。 - 脱リチウム反応や Li イオン輸送特性の予測精度向上により、高性能リチウムイオン電池の正極材料設計に貢献します。 - 計算化学による電池材料の物理理解は、データ駆動材料探索の基盤となります。 **用語解説** - **ロックソルト構造**: NaCl を基準にした結晶構造で、単純な立方体配置の 2 種類のイオンから成ります。多くの酸化物セラミックスが採用しています。 出典: [arXiv cond-mat.mtrl-sci](https://arxiv.org/abs/2608.08000?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 進化的カリキュラム学習による生物配列モデルの改善とバリアント機能予測への応用 - 変分自己符号化器（VAE）の訓練に進化的カリキュラム学習を導入し、複数配列アラインメントから学習する生物配列生成モデルを改善しました。 - 病的バリアント予測と機能的 RNA 設計へのアプリケーションを実現し、バイオインフォマティクスにおける機械学習の有効性を示しています。 - 深層学習と生物学的知見の統合により、タンパク質・DNA 設計の新しい手法が開発されています。 **用語解説** - **変分自己符号化器（VAE）**: 深層学習モデルの一種で、高次元データの潜在的な特性を低次元空間で表現し、新しいデータの生成に用いられます。 - **複数配列アラインメント（MSA）**: 複数の生物配列（DNA、タンパク質）を比較整列する生物情報解析手法です。進化関係や機能的に重要な領域の特定に使われます。 出典: [arXiv q-bio.BM](https://arxiv.org/abs/2608.00697?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。