> ## 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04日 MI Daily News - URL: https://2g-chem.ghost.io/2026nian-09yue-04ri-mi-daily-news/ - Published: 2026-09-03T22:54:11.000Z - Updated: 2026-09-03T22:54:11.000Z - Author: 2g ### 目次 1. [\[企業\] Chai Discovery社とBMS社がAI駆動の抗体創薬で提携、計算主導による医薬品開発を加速](#news-1) 2. [\[ニュース\] OpenAI研究者が新薬発見AIスタートアップを設立、大規模言語モデルの創薬応用に新展開](#news-2) 3. [\[ニュース\] 水分子シミュレーションの進化：点電荷モデルから機械学習まで、計算手法の歴史をたどる](#news-3) 4. [\[論文\] 機械学習を活用した電子-フォノン相互作用計算の高速化、大規模材料系への展開が可能に](#news-4) 5. [\[論文\] 機械学習スクリーニングと第一原理計算により、未発見の水素貯蔵材料NaCa(BH₄)₃の結晶構造を特定](#news-5) 6. [\[論文\] ニューラルネットワークで励起状態化学をモデル化、基底状態と励起状態の統一的な記述を実現](#news-6) 7. [\[論文\] 粗粒化機械学習ポテンシャルへの幾何情報と方向性の組み込み、原子系から超分子系へスケール拡張](#news-7) 8. [\[論文\] プロトタイプ誘導型転移学習でリチウムイオン電池電解質添加剤を発見、疎なデータから知識を抽出](#news-8) 9. [\[論文\] 高分子材料のための階層的AIフレームワークHiPolyを開発、物性予測と生成設計を統合](#news-9) 10. [\[論文\] 分子動力学と機械学習でリチウムイオン電池電解質の低温輸送特性を解明、冷温動作の最適化へ](#news-10) --- ### \[企業\] Chai Discovery社とBMS社がAI駆動の抗体創薬で提携、計算主導による医薬品開発を加速 - AI駆動型の抗体創薬プラットフォームを持つChaiが、大手製薬企業BMSと提携し、新規抗体医薬品の開発を推進します。 - 計算科学とAIを活用した分子設計により、従来の実験主導的なアプローチより効率的な創薬を実現します。 出典: [日経バイオテクONLINE](https://news.google.com/rss/articles/CBMiZkFVX3lxTE1lWEZLcEtnbFZacVJhTldoeER6MWo5SHZlcHV3UkhuZ1JhT0poLXhuQ2J0ZW1pVDUyakN3Y28yNlRwVG10aTl2MWMyU1A0UUpyMFAyaHVpTExQOTlYTklPQlZ2aWJPQQ?oc=5&ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[ニュース\] OpenAI研究者が新薬発見AIスタートアップを設立、大規模言語モデルの創薬応用に新展開 - OpenAIの研究者マイルズ・ワンが、AIを活用した新薬発見に特化したスタートアップを立ち上げます。 - 大規模言語モデル（LLM）などの最新AI技術を医薬品開発に適用する新たな起業動向です。 出典: [Межа. Новини України.](https://news.google.com/rss/articles/CBMiY0FVX3lxTE9Hc1JkYVNuZ0Nvdk81eXd0MEIxUFF2LXQ4UWJmdmVSTDR2cldONlI3cFJTb2FZSEhqcURTVkhhMm5iRGJTb1NySElrZGFSTno4clpvQ3JvWkFJd1dTRkk2QUtUZw?oc=5&ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[ニュース\] 水分子シミュレーションの進化：点電荷モデルから機械学習まで、計算手法の歴史をたどる - 計算機による水のシミュレーション手法の発展過程を解説する記事で、点電荷モデルから機械学習まで、精度向上の流れを紹介しています。 - 分子シミュレーションと機械学習の融合による材料・化学計算の進展を示す例です。 出典: [Chem-Station](https://www.chem-station.com/2026/08/water.html?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 機械学習を活用した電子-フォノン相互作用計算の高速化、大規模材料系への展開が可能に - PAW（射影補助波動関数）框組内での電子-フォノン相互作用計算に、機械学習ローカルポテンシャルを導入し、計算量を大幅に削減する手法を開発しました。 - 大規模系や無秩序系の計算が従来より効率的になり、キャリア動力学や物性予測の精度向上が期待されます。 **用語解説** - **PAW（Projector Augmented-Wave）**: 第一原理計算での疑ポテンシャル法の一種で、内殻電子を効果的に処理しながら正確な計算を実現する手法 - **電子-フォノン相互作用**: 固体内の電子と格子振動（フォノン）の相互作用で、電気伝導や超伝導などの物理現象を決定する重要な要素 出典: [arXiv cond-mat.mtrl-sci](https://arxiv.org/abs/2609.01923?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 機械学習スクリーニングと第一原理計算により、未発見の水素貯蔵材料NaCa(BH₄)₃の結晶構造を特定 - データ駆動的な候補探索により、未製造の水素貯蔵材料NaCa(BH₄)₃の最安定構造を特定しました。 - 機械学習によるスクリーニングと第一原理計算（格子動力学）を組み合わせることで、実験候補の絞り込みが可能になります。 **用語解説** - **水素貯蔵材料**: 水素を安全かつ効率的に貯蔵・放出できる材料で、燃料電池などのクリーンエネルギー応用で重要 出典: [arXiv cond-mat.mtrl-sci](https://arxiv.org/abs/2609.02001?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] ニューラルネットワークで励起状態化学をモデル化、基底状態と励起状態の統一的な記述を実現 - ニューラルネットワークアーキテクチャにより、電子基底状態と励起状態を統一的に記述し、円錐交差や非断熱効果に対応する手法を開発しました。 - 潜在空間での暗黙的ハミルトニアン表現により、複雑な分子系の電子状態計算が効率化されます。 **用語解説** - **励起状態**: 原子・分子の電子が基底状態より高いエネルギーレベルにある状態で、光化学反応や分光現象の基礎 - **円錐交差（conical intersection）**: 異なる電子状態が交差するエネルギー面で、非断熱遷移が生じやすい領域 出典: [arXiv physics.chem-ph](https://arxiv.org/abs/2609.01871?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 粗粒化機械学習ポテンシャルへの幾何情報と方向性の組み込み、原子系から超分子系へスケール拡張 - 機械学習による相互作用ポテンシャルを粗粒化系に適用する際、分子の幾何情報と配向情報を組み込む一般的なフレームワークを提案しました。 - 原子スケールから高分子・コロイド系まで、多様な長さスケールでの正確なシミュレーションが可能になります。 **用語解説** - **粗粒化（coarse-graining）**: 微視的な詳細を簡略化して計算負荷を削減する手法で、大規模系や長時間スケールのシミュレーションが可能に 出典: [arXiv physics.chem-ph](https://arxiv.org/abs/2609.01911?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] プロトタイプ誘導型転移学習でリチウムイオン電池電解質添加剤を発見、疎なデータから知識を抽出 - 電解質添加剤発見の課題に対し、限定的な実験データから転移学習により知識を抽出し、新規候補分子を提案する手法を開発しました。 - リチウムイオン電池の性能向上に必要な添加剤スクリーニングが、機械学習により加速されます。 **用語解説** - **転移学習（transfer learning）**: 別分野や別タスクで学習した知識を、データが少ない新しい問題に適用する機械学習手法 出典: [arXiv physics.chem-ph](https://arxiv.org/abs/2609.02209?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 高分子材料のための階層的AIフレームワークHiPolyを開発、物性予測と生成設計を統合 - 高分子の多層的な構造（単量体から巨視的性質まで）を統一的に扱うAIフレームワークHiPolyを提案しました。 - 物性予測と生成設計を統合することで、材料探索・開発の効率が大幅に向上します。 **用語解説** - **生成設計（generative design）**: AIモデルが逆向きに働いて、目的の特性を持つ新規分子・材料を自動提案する手法 出典: [arXiv physics.chem-ph](https://arxiv.org/abs/2609.02746?ref=2g-chem.ghost.io) --- ### \[論文\] 分子動力学と機械学習でリチウムイオン電池電解質の低温輸送特性を解明、冷温動作の最適化へ - 古典分子動力学シミュレーションと機械学習を組み合わせ、各種溶媒組成とフッ素添加剤がイオン輸送に及ぼす低温効果を詳細に調査しました。 - 低温でのリチウムイオン電池の性能限界を理解・改善するための計算科学的基盤が構築されます。 **用語解説** - **分子動力学（MD）**: 原子・分子の運動方程式を数値積分して時間発展をシミュレートする計算手法 出典: [arXiv physics.chem-ph](https://arxiv.org/abs/2609.02824?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。