ブログ

Editor’s PICK

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

Qing-Jie Li

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

張凡

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

【解説】AIはなぜそう予測したのか？ PFP descriptorsとShapley値で解き明かす原子レベルの解釈性

張凡

応用物理学会春季学術講演会のWeb予稿集が公開され、いよいよ学会シーズンの到来を感じますね。予稿集の提出を終えて発表準備に追われている方や、公開された予稿を見て聴講計画を立てている方も多いのではないでしょうか。私は昨年の第86回応用物理学会秋季学術講演会にて、「PFP descriptorsとShapley値を組み合わせた原子レベルでの予測の解釈」

マテリアルズインフォマティクス解説記事計算化学

機械学習ポテンシャル入門: 材料開発を加速するシミュレーション技術

山内仁喬

はじめに材料科学、化学、そして創薬のR&D現場において、原子・分子レベルのシミュレーションは、物質の性質や反応メカニズムをミクロな視点から解明するための基盤技術として定着しています。しかし、研究開発現場での本格的な活用には、常に「精度」「計算コスト」「汎用性」のトレードオフという壁が立ちはだかっていました。例えば、第一原理計算は量子

機械学習ポテンシャル解説記事