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Matlantisの用語解説や最新の技術トレンドなどを、専門家の視点から分かりやすく解説。お客様の課題解決や新たな発見に繋がる情報をお届けします。
Editor’s PICK
Micro-Physical AI: 目に見えないもう一つのPhysical AIと材料開発の未来
Physical AIとは何か 現在のLLM（大規模言語モデル）は、テキストから世界を学んでいる。これにより、これまでの人間が集積してきた知を取り込み、既に世界に大きな影響を与えている。 しかし、プラトンの言葉を借りれば、テキストは現実の「影」にすぎない。テキストには人間が言語化できた一部が記録されているだけで、物理世界で起きている現象
CEOブログ
半導体製造プロセスとは？成膜・フォト・エッチング・CMPなど前工程を材料シミュレーション視点で徹底解説
半導体デバイスは、シリコンウェハ上にナノスケールの構造を形成することで作られます。成膜、フォトリソグラフィ、エッチング、イオン注入、平坦化など、多くの工程を繰り返しながら、ウェハ上に微細な回路構造を作り込んでいきます。 こうした製造プロセスでは、材料の物性や表面・界面で起こる反応が、デバイス性能や歩留まりに大きく影響します。近年はデバイスの微
解説記事 計算化学
ラボから実用化へ：TechConnect 2026で見えた産業の未来を形作る3つの計算トレンド
3月初旬、Matlantis USチームはノースカロライナ州ローリーで開催されたTechConnect World 2026に参加しました。TechConnectは、先端材料、エネルギー、サステナビリティ、AIまで幅広いテーマをカバーする、米国最大級の応用イノベーションカンファレンスです。TMS（TechConnectの直後に参加したもう一つの学会、レポー
学会レポート
TMS 2026が明らかにした材料科学を変革する3つの計算トレンド
2026年3月15-19日、晴天に恵まれたサンディエゴにて「TMS 2026年次大会」が開催され、数千人規模の材料科学者やエンジニアが一堂に会して最新の研究成果を共有しました。私たちMatlantisチームも、4,000人を超える参加者の輪の中に入って、研究成果を発表してきました。数多くのセッションに参加し、材料モデリングコミュニティを牽引するリーダーたち
学会レポート
AIが切り拓く計算化学による材料開発
本記事は、技術専門誌『月刊マテリアルステージ』（2026年2月号）特集「AI，自動実験を活用した材料開発の効率化」に掲載された、Matlantis株式会社 カスタマーサクセスエンジニア 張による執筆記事を、ブログでも公開するものです。 1. これまでの材料開発 我々の生活は、数々の革新的な材料によって豊かになってきた。だが、その
DFT 分子動力学 機械学習ポテンシャル 解説記事
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ブログ記事一覧
電荷移動を考慮したNeural Network Potential
計算化学
AI創薬技術によるSARS−CoV−2プロテアーゼ阻害薬の探索
ケモインフォマティクス バイオインフォマティクス 創薬
DFT Dispersion pytorch 実装のOSSを公開します
計算化学
Neural Network Potentialを用いたタンパク-薬剤結合自由エネルギー計算の改善
ケモインフォマティクス バイオインフォマティクス 創薬
PFP を用いた結晶構造予測
マテリアルズインフォマティクス 結晶構造予測
PFPを用いた表面エネルギーのベンチマーク
PFP benchmark
PFPを用いた格子熱伝導率計算
PFP benchmark 熱物性
LightPFPの酵素反応への適用
バイオインフォマティクス 創薬 酵素
スピン自由度を考慮したNeural Network Potentialの構築とcDFTを用いたデータセット作成
マテリアルズインフォマティクス 計算化学
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