目次 1. [論文] 大規模言語モデルと実験の融合で高エントロピー合金触媒を加速発見 2. [企業] 湘南アイパーク、AI創薬データを守るセキュアな処理基盤を実証 3. [企業] OptimAIze Consulting と塩野義製薬、AI×RWD活用で医薬品開発を加速 4. [企業] エイゾス、研究開発向けAI分析ツール「Multi-Sigma Alchemy」をリリース 5. [ニュース] AI創薬技術の進化と低分子医薬品開発への回帰 6. [論文] マルチエージェント物理AI推論による無機材料の自動インシリコ発見 7. [論文] グラフニューラルネットワークですべり転移パスウェイを予測 8. [論文] 89元素対応の汎用ニューロエボリューション力場モデルNEP89を開発 9. [論文] 機械学習がMAX・MAB相の自己伝播反応適性をスクリーニング 10. [論文] 電荷調整可能な等変機械学習力場EquiFiLMを開発 [論文] 大規模言語モデルと実験の融合で高エントロピー合金触媒を加速発見 * 東北
目次 1. [企業] DMG森精機と産総研、大規模稼働データから製造フィジカルAIの基盤モデルを構築 2. [論文] 深層学習でナノ粒子の形状を標準測定法のデータから同定 3. [ニュース] AIフレームワークがシミュレーション作成を自動化し、電池・燃焼・材料研究を加速 4. [ニュース] 機械学習で生分解性プラスチックの分解速度を数秒で予測 5. [企業] フロンテオ、医学論文探索AIをアカデミアに無償提供して創薬支援 6. [企業] CertaraとNvidia、AIエージェント機能を創薬プラットフォームに統合 7. [論文] AquaGen：全原子明示的溶媒系の分子ダイナミクス精度を持つ生成モデル 8. [論文] スペクトル拡散を用いたタンパク質ダイナミクスの予測生成モデル 9. [論文] SMILES-グラフ変換により分子の構造接地性を改善した大規模言語モデル 10. [論文] Open Drug Discovery Engine：共折りたたみを入口にした創薬基盤モデル [企業] DMG森精機と産総研、大規
目次 1. [論文] 物理インフォームドAIで医療用ドラッグリリースシステムの開発を加速 2. [論文] 転移学習で材料データ不足に対応、付加製造高エントロピー合金の硬度予測 3. [論文] 組合せ木探索で高性能MR-TADF発光材料を系統的に発見 4. [論文] 潜在空間設計で予測と生成を統合、DKL-VAEモデルの応用 5. [論文] MINERVA：アルツハイマー病の多標的創薬を支援するXAI対応プラットフォーム 6. [論文] ScrambleBench：構造ベース生成AI による医薬品候補分子設計の評価基準 7. [論文] SMILES ベース生物活性予測：分子符号化器選択とデータ拡張による医薬品探索の加速 8. [ニュース] 信州大・トヨタら、ロボットによる材料開発自動化を発表 9. [ニュース] 化学素材特化 AI エージェント、GPT-5.5を上回る出力品質を実現 10. [論文] AI を活用した液体水の分子秩序評価フレームワークの開発 [論文] 物理インフォームドAIで医療用ドラッグリリースシス
目次 1. [企業] アシックス、AI生成で3D設計・CAE解析を自動化するシューズ設計技術 2. [ニュース] AI for Scienceの多様な動きを調査：創薬型ではない新たなアプローチが登場 3. [ニュース] R&D変革の最前線：「AI科学者」の普及が始まる 4. [論文] 分散量子ニューラルネットワークで科学発見と複雑最適化を加速 5. [論文] マルチモーダル情報融合で分子物性分類の精度を向上 6. [論文] 機械学習駆動ソフトウェアP2MATで融点予測を実現 7. [論文] 第一原理計算パラメータ化タイトバインディングモデルで非晶質半導体ポリマーの電荷輸送を予測 8. [論文] 解釈可能機械学習で宇宙向け低揮発性潤滑剤を計算設計 9. [論文] 自律型・適応型ループ処理で材料発見を高速化する「Self-driving Manufacturing」 10. [論文] 量子・分子スケール架橋のボトムアップ粗粒化モデルで陽子輸送を大規模シミュレーション [企業] アシックス、AI生成で3D設計・CAE解析
目次 1. [企業] スペースシードが材料開発の知見を応用した創薬基盤「BioMI」を始動 2. [ニュース] R＆D分野で「AI科学者」の普及が開始、研究開発を根底から変革 3. [論文] 機械学習で宇宙用低揮発性潤滑油を計算設計、解釈可能性を重視 4. [論文] 生物学的パターンの可視化で教師あり学習を用いた新手法「RF-PHATE」を開発 5. [論文] 光感応型酵素の信号伝達機構を解明、細菌センサーの構造変化を検証 [企業] スペースシードが材料開発の知見を応用した創薬基盤「BioMI」を始動 * スペースシードホールディングスが、材料開発で培った情報科学を生命科学に転用した独自基盤「BioMI」を始動し、創薬・機能性素材の探索を加速します。 * 第1波として特許8件の出願を行い、既存の材料情報科学の手法を創薬開発に展開するアプローチです。 * マテリアルズインフォマティクスの技術・知見を医薬品・素材開発領域に応用する実例として注目されます。 用語解説 * BioMI: 生命科学向けの情報科学基盤で、材