> ## 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09月02日 MI Daily News - URL: https://2g-chem.ghost.io/2026nian-09yue-02ri-mi-daily-news/ - Published: 2026-09-01T22:54:16.000Z - Updated: 2026-09-01T22:54:16.000Z - Author: 2g ### 目次 1. [\[論文\] 機械学習を用いた希土類永久磁石材料の多物性予測](#news-1) 2. [\[論文\] 物理インフォームドAIによる高分解能TEM画像の構造認識](#news-2) 3. [\[論文\] クリーンエネルギー材料向けのオンラインケモインフォマティクスプラットフォーム開発](#news-3) 4. [\[企業\] 横浜ゴムが生成AIを用いたタイヤ開発システムを本格運用](#news-4) 5. [\[企業\] 堀場製作所が燃料電池触媒の自動・自律実験システムを開発](#news-5) 6. [\[論文\] 計算手法によるBiFeO3薄膜の電気駆動トポロジカル磁気構造の設計](#news-6) 7. [\[論文\] 計算化学による2次元遷移金属フタロシアニンの磁気冷却効果の制御](#news-7) 8. [\[論文\] 非線形ポアソン・ボルツマン方程式を解くオープンソースPythonパッケージ](#news-8) 9. [\[論文\] 分子表現学習における構造階層と幾何学的性質の役割](#news-9) 10. [\[論文\] 表形式インコンテキスト学習による抗菌ペプチドの多活性予測](#news-10) --- ### \[論文\] 機械学習を用いた希土類永久磁石材料の多物性予測 - 希土類永久磁石材料の複数の物理特性を機械学習モデルで同時に予測する手法が開発されました。 - このアプローチにより、材料探索や設計の効率化が期待される材料科学への重要な応用例です。 出典: [npj Computational Materials](https://www.nature.com/articles/s41524-026-02299-0?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 物理インフォームドAIによる高分解能TEM画像の構造認識 - 高分解能透過型電子顕微鏡（HRTEM）画像から構造を自動認識するための、物理情報を組み込んだ合成から実験への転移学習フレームワークが提案されました。 - 少量の学習データで高精度な画像解析を実現し、材料微細構造の自動評価に有用です。 **用語解説** - **物理インフォームド (Physics-informed)**: 機械学習モデルに物理法則や材料科学の知識を組み込む手法 - **Few-shot学習**: 限定された少量のデータで学習し、新しいタスクに適応する機械学習手法 出典: [npj Computational Materials](https://www.nature.com/articles/s41524-026-02306-4?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] クリーンエネルギー材料向けのオンラインケモインフォマティクスプラットフォーム開発 - データ駆動研究へのシフトに対応したクリーンエネルギー材料プラットフォーム（CEMP）が開発されました。 - 無機結晶に限定された既存プラットフォームとは異なり、化学空間の拡張、実験データの充実、オンライン計算機能の統合を特徴としています。 出典: [Journal of Cheminformatics](https://link.springer.com/article/10.1186/s13321-026-01295-2?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[企業\] 横浜ゴムが生成AIを用いたタイヤ開発システムを本格運用 - 横浜ゴムが社内技術文書を活用する生成AIシステムをタイヤ開発に導入し、本格運用を開始しました。 - 検索拡張生成（RAG）型の生成AIを活用し、開発効率と精度の向上を実現しています。 **用語解説** - **RAG（検索拡張生成）**: 社内データベースから関連情報を検索し、生成AIの応答精度を高める技術 出典: [Auto Prove](https://news.google.com/rss/articles/CBMiYkFVX3lxTE5Cd0ZvLURCcmJjNFgzZldiRHIxMnhYVGJKV1ZYbEVsSzVmVGJSZnB5eGxxQVd5S3B1UExpWWlQRlJxNkRISjFJOVBvUDRXdVZHQzJqb29LaFZEM2dsb2RxbGtR?oc=5&ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[企業\] 堀場製作所が燃料電池触媒の自動・自律実験システムを開発 - 堀場製作所が燃料電池触媒開発向けの自動・自律実験システムを開発し、JASIS 2026で初公開予定です。 - ハイスループット実験による触媒探索の高速化・効率化を実現する自律実験プラットフォームです。 **用語解説** - **自律実験（Autonomous experiments）**: 機械学習と実験装置を統合し、最適な実験条件を自動探索する実験手法 出典: [au Webポータル](https://news.google.com/rss/articles/CBMieEFVX3lxTFA1a0NXZFBFcVJYWE1WVlhKQ08xSFVVT1BzSEZONWhVYUxMcWtOSV9tb1QyR2NtVmV4aGhZeVpqWnExV25QZUtxREppOVJkS2NpSEtxS054alhuSGhnN0pmSENkWEN4ckhuZDJGWEIyWHIxS1RrMFN4OA?oc=5&ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 計算手法によるBiFeO3薄膜の電気駆動トポロジカル磁気構造の設計 - 第一原理計算などの計算手法を用いて、BiFeO3薄膜における電気駆動されるトポロジカル磁気構造（磁気結び目）を理論的に予測・設計しました。 - 計算科学による新規磁気機能材料の探索と物性制御の重要な事例です。 **用語解説** - **トポロジカル磁気構造**: 特殊な位相的性質を持つ磁気渦構造で、スピントロニクス応用の対象 出典: [npj Computational Materials](https://www.nature.com/articles/s41524-026-02279-4?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 計算化学による2次元遷移金属フタロシアニンの磁気冷却効果の制御 - 2次元遷移金属フタロシアニン材料のハロゲン置換によって磁気冷却効果を理論的に設計・制御する手法が提案されました。 - 計算手法による材料パラメータの系統的な探索と物性最適化の例です。 **用語解説** - **磁気冷却効果（Magnetocaloric effect）**: 磁場の変化に応答して温度が変わる現象で、磁気冷凍への応用対象 出典: [npj Computational Materials](https://www.nature.com/articles/s41524-026-02312-6?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 非線形ポアソン・ボルツマン方程式を解くオープンソースPythonパッケージ - libNLPBEという、電解質溶液における溶質の化学特性を理論計算するオープンソースPythonパッケージが開発されました。 - 溶液中の分子設計やケモインフォマティクス研究のための計算化学基盤ツールとして活用可能です。 **用語解説** - **ポアソン・ボルツマン方程式**: 電解質溶液中の静電ポテンシャルを計算するための基礎方程式 出典: [arXiv physics.chem-ph](https://arxiv.org/abs/2608.28908?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 分子表現学習における構造階層と幾何学的性質の役割 - 分子の自己教師あり学習において、Bemis-Murcko骨格を明示的に組み込むことで、学習される分子埋め込みが変わることを示しました。 - 埋め込み空間の幾何学的性質との相互作用を検討し、より効果的な分子表現学習法の開発に貢献します。 **用語解説** - **Bemis-Murcko骨格**: 分子の基本的な環構造や官能基構造を抽象化した表現 - **分子埋め込み（Molecular embedding）**: 分子構造を数値ベクトルに変換し、機械学習で扱える表現 出典: [arXiv q-bio.BM](https://arxiv.org/abs/2608.29886?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 表形式インコンテキスト学習による抗菌ペプチドの多活性予測 - 抗菌ペプチド（AMP）の複数の病原菌に対する活性を、表形式データを用いたインコンテキスト学習で予測する手法が提案されました。 - 複雑な深層学習モデルよりも軽量で、スクリーニングに実用的な機械学習アプローチです。 **用語解説** - **インコンテキスト学習**: モデルを再学習せず、与えられた例から文脈を学んで予測する大規模言語モデルの能力 出典: [arXiv q-bio.BM](https://arxiv.org/abs/2608.30337?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。