Why Matlantis

「実験の後追い」だけでなく「実験をリード」する計算へ

Matlantisの圧倒的な計算速度が、実験前の高速スクリーニングや原子レベルの可視化を可能にします。これにより、シミュレーションの役割は「実験結果の理論検証」だけでない、「実験の指針を与える」用途へも広がります。

DFT計算とのスピード比較

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信頼して使える、実用レベルの計算精度

Matlantisのポテンシャルは、不安定な構造も意図的に含む5900万以上の大規模データで学習しています。これにより、DFT計算の忠実な再現性と、実用的な場面で使える信頼性を両立させています。

計算時間の制約からの解放

従来のDFT計算と比較し扱える原子数とシミュレーション時間、双方のスケールが飛躍的に向上します。これまで扱えなかった複雑な系や、長時間のダイナミクスなど、より現実に近い複雑な現象の解析に挑めます。

計算資源の制約を超え、着手できる研究テーマを拡大

個々の研究テーマにかかる時間が劇的に短縮されることで、研究開発全体のスループットが飛躍的に向上します。これにより、従来は優先度を下げざるを得なかった挑戦的なテーマにも、計算の力でアプローチする機会を創出します。

元素種の制約にとらわれない汎用機械学習ポテンシャル (MLIP)

リリース以来継続的なアップデートを重ね、現在は自然界に存在する安定な元素を網羅する96元素に対応しています。これにより、お客様は元素種の制約を意識することなくシミュレーションを行えます。

エネルギー・力を高精度に計算し、様々な物性現象を予測可能

物性計算の基礎となるエネルギー・力をDFT精度で忠実に再現。これを基盤に、分子動力学計算などを通じて密度、拡散係数、粘度、熱伝導度など、多様な物性値を導き出せます。

単一モデルで分野の垣根を越えて適用可能

単一のAIモデルで、バルク結晶はもちろん、アモルファス、表面・界面、欠陥といった、現実の材料で重要となる複雑な系に対応。触媒、電池、半導体、高分子など、特性が大きく異なる材料分野の研究開発を、垣根なく加速させます。

研究テーマに即応する、ファインチューニング不要のAIモデル

一般的なMLIPで必要となるテーマごとのファインチューニングや追加学習は一切不要です。事前学習済みの高精度なPFPを、お客様はご自身の研究テーマにそのまま適用し、すぐに計算を開始できます。

環境構築不要、ブラウザからすぐに計算開始

クラウドベースで動作するため、高性能なハードウェアの用意やソフトウェアのインストールは一切不要です。お手元のPCからすぐに計算を実行できます。

実際のMatlantis操作画面例

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運用・保守から解放され、本来の研究に集中

専門知識と多大な労力を要するハードウェアやソフトウェアの管理・更新は、全てMatlantis側で行います。お客様は計算環境の維持を気にすることなく、本来のシミュレーション業務に専念できます。

組織内でのスムーズなデータ共有で、共同研究を加速

全ての計算データはクラウド上で一元管理されるため、組織内や複数拠点間での情報共有がスムーズです。これによりコラボレーションが加速し、研究開発のスピードを向上させます。

Pythonによる柔軟なワークフロー構築

Matlantisは、科学技術計算で広く利用されているPythonを共通言語としたJupyter Notebook環境を提供します。これにより、研究課題に合わせた柔軟なカスタマイズや、豊富な公開ライブラリと組み合わせた多角的なデータ解析など、独自のワークフローをスムーズに構築できます。

計算環境の拡張性と外部ツール連携

手元に専用の高性能GPUは必要ありません。Matlantisが提供する潤沢なクラウドGPUリソースが、計算負荷に応じてユーザー単位で柔軟に割り当てられます。また、SSH連携により、使い慣れたお手元のPCや外部ツールとシームレスに接続し、研究開発フロー全体を効率化します。

Matlantisのご提供環境

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LightPFP：特化型ポテンシャルで、より大規模なシミュレーションへ

PFPの計算結果を教師データとすることで、通常は数ヶ月を要する特化型ポテンシャルの構築を数日に短縮。これにより、PFP単体では困難だった数十万原子規模のシミュレーションや長時間の分子動力学計算を、PFP同等の精度を維持したまま、現実的な時間で実行できます。

ユーザーと共に進化する、継続的な性能アップデート

私たちは、お客様からのフィードバックを最重要視し、継続的な製品改善に反映しています。常に変化する研究現場のニーズに迅速に対応し、常に最高の研究環境を提供し続けます。

スムーズな研究立ち上げを支援する導入サポート

お客様の課題や目標に応じた最適な導入計画のご提案から、基本操作のトレーニング、利用開始後のQ&Aまで、専門チームが丁寧にサポート。お客様が自律的に研究を推進できる状態になるまでを支援します。

材料科学と計算化学の知見に基づく、グローバルな技術支援

Matlantisは東京と米国ケンブリッジを拠点とする、グローバルな専門家チームがサポートします。幅広い材料分野をカバーする知見を活かし、単なるツールの使い方に留まらない、解析アプローチや結果の解釈に関する技術相談にも対応します。

自己学習とスキルアップを促進する、充実した情報リソース

オンラインでいつでもアクセス可能な技術資料やチュートリアル、過去のウェビナーアーカイブなどを豊富にご用意。ユーザーコミュニティでの情報交換も、お客様の継続的なスキル向上を後押しします。

日本のAI開発をリードする、Preferred Networksとの技術的共創

Matlantisは、日本のAI開発をリードするPreferred Networksの技術から生まれました。Preferred Networksが誇る最先端のAI技術と、材料科学の知見を融合させることで、これまでトレードオフの関係にあった、精度と速度の限界を打ち破ります。

多様な業界のトップ企業に選ばれ、積み重ねてきた実績

私たちは、様々な業界をリードする数多くの企業に選ばれ、お客様の材料開発に貢献してきました。世界中のトップ企業とのパートナーシップ、そして数々の成功事例が、私たちの技術力と信頼性の揺るぎない証です。

実験では見えないミクロな挙動を素早く確認

Matlantisは「ミクロな世界で何が起こっているかをより正確に早く知りたい」という要望に応えます。圧倒的計算速度と汎用性により、準備も計算時間も最小限に、現象の可視化を実現します。すぐに『見える』ことが新たな気づきをもたらします。

アルミニウム表面での酸化反応

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試したい条件を気軽に検証。計算と実験が融合した新しいサイクル

「この条件ならどうなる？」本来なら追加実験が必要な条件変更が、計算上で気軽に試せます。実験化学者と計算科学者が同じ計算結果を見ながらリアルタイムで議論し、次の実験方針を迅速に決定する、という新しい研究スタイルを実現します。

実験前に候補を絞り込む、超高速スクリーニング

Matlantisの圧倒的な計算速度は、これまで数ヶ月を要したDFTレベルの材料スクリーニングを、数時間から数日で完了させます。これにより、試したい条件の「当たり外れ」を実験前に予測し、有望な候補だけに絞り込んだ効率的な実験計画を立てることができます。

研究者の知見を拡張する、網羅的な材料探索

Matlantisは、研究者の知見を起点としながら、人間だけでは検証しきれない広大な探索空間を網羅的に検証します。これにより、予想外の材料やメカニズムとの出会い（セレンディピティ）の可能性を最大化し、飛躍的な発見へと導きます。

環境セットアップは不要。ブラウザ１つですぐに研究を開始

Matlantisは、高性能な計算環境をクラウドで提供します。専用PCの準備や複雑なセットアップは一切不要。Webブラウザからログインするだけで、すぐに原子レベルのシミュレーションを始めることができます。

自律的な研究を後押しする、学習リソースと専門家による技術サポート

計算化学が専門でない方でも安心して使えるよう、豊富なチュートリアルや技術資料をご用意。さらに、材料科学の知見を持つ専門家が、解析アプローチや結果の解釈に関する技術相談にも対応し、お客様のスキルアップと成果創出を支援します。

Nature Catalysis誌掲載：CO₂からのメタノール合成触媒、そのメカニズムを解明

実験で高性能を示したCO2還元触媒、そのメカニズムを原子・電子レベルのシミュレーションで解明し、性能向上の鍵となる因子を特定。実験と計算化学の連携で、より優れた触媒の合理的な設計に道筋をつけました。

J. Am. Ceram. Soc.誌掲載：複雑なガラス構造を実験レベルの精度で再現

古典力場では再現が難しかったガラスの複雑な微細構造を、実験データと一致するレベルで高精度に再現。物性の起源となる原子の繋がり方や特殊なリング構造を正確に捉え、材料の物性予測精度を飛躍的に向上させました。

Macromolecules誌掲載：燃料電池の性能を左右する高分子膜の挙動を可視化

なぜ材料によって性能が違うのか？ 実験で観測された性能差の背景にあるメカニズム、大規模シミュレーションで解明。燃料電池で使われるポリマー電解質膜（PEM）のプロトン伝導性の違いが、分子鎖の形状に起因することを示唆しました。

大量の「仮想実験」で、材料研究を加速する

Matlantisは、従来は数ヶ月を要した材料探索を1日未満に短縮する圧倒的な計算速度を誇ります。物理的な実験の前に数千・数万通りの「仮想実験」を高速で行うことで、有望なテーマを迅速に見極め、研究開発のサイクルそのものを加速させます。

実験の“先回り”で、開発プロセスを効率化する

仮想実験で有望な候補に絞り込んでから物理的な実験を開始できるため、「失敗する実験」の回数が劇的に減少します。これにより、開発期間を短縮し、開発プロセスを大幅に効率化します。

投資効率を高め、事業価値に貢献する

仮想実験による研究開発の「加速」と「効率化」は、研究開発の不確実性を減らし、結果の予測性を高めます。結果、イノベーションの戦略的なマネジメントを促進し、投資効率の向上、ひいては事業価値の向上に貢献します。

多様な業界をリードする、100以上の企業・研究機関が採用

化学・素材メーカーからエネルギー、半導体、自動車分野に至るまで、多様な業界のトップランナーである100以上の企業や大学、公的研究機関で採用されています。北米、欧州、アジア太平洋地域へと、その活用は世界中に広がっており、Matlantisを用いた学術論文も60本以上発表されています。

グローバルにおける利用状況

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トップパートナーとの連携が証明する、将来性への信頼

最先端のR&Dを推進する多くの企業が、次世代の材料開発を担う重要なツールとしてMatlantisの活用を進めています。GPUコンピューティングの世界的リーダーであるNVIDIA社をはじめとする、業界のトップパートナーとの技術連携も、その信頼の証です。先進的なツールを導入することは、企業のイノベーションへの姿勢を社内外に示す強力なメッセージとなります。

不可能を可能にした、世界水準のAIモデル

Matlantisの中核を成すのは、幅広い原子の振る舞いを予測する独自のAIモデルです。かつて「実現は極めて困難」とされていた、単一モデルであらゆる物質を扱うというコンセプトを、最先端のAI技術と化学の知見を融合させることで、世界に先駆けて実用化しました。

100以上の導入実績が証明する、実践的な価値

2021年の商用サービス開始以来、100を超える企業・研究機関の材料開発の現場で活用され、お客様からの実用的なフィードバックを反映することで、真に価値ある成果を生み出すプラットフォームへと進化し続けています。

材料科学の世界的権威が認める、技術の先進性

材料科学分野の世界的権威であるマサチューセッツ工科大学(MIT)のJu Li教授は、自身がユーザーであると同時に、テクニカルアドバイザーとしても参画いただいています。その最先端の知見を取り入れて開発の方向性を定めています。

高額なIT投資を不要にし、研究開発の機動性を向上

高性能な計算機への大規模な初期投資は必要ありません。Matlantisは、常に最新の計算環境をクラウドで提供。これにより、企業はIT資産を抱えるリスクとコストから解放され、市場の変化に応じて迅速に研究開発に着手できる機動性を手に入れます。

国際規格に準拠した、信頼性の高いセキュリティとデータ管理

Matlantisは、情報セキュリティの国際規格であるISO認証に準拠した厳格な管理体制で、お客様のデータを保護します。お客様ごとに独立したセキュアな環境を提供することで、知的財産流出のリスクを最小限に抑え、事業の継続性を担保します。