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Editor’s PICK

Matlantisで実現するMOF材料の高精度・高速計算 – 機械学習ポテンシャルのベンチマーク結果 –

Matlantisで計算可能な材料は多岐に渡りますが、その中でも金属有機複合体（Metal-Organic Frameworks:MOF)は触媒、CO2貯蔵など幅広い用途をもつ重要な材料です。1990年代に見出されたこの材料は既に産業化も進められており、持続可能な社会を持続するために不可欠な材料として世界的にも注目されています。実際、2025年のノーベル化

解説記事計算化学

【京都大学北川教授ノーベル化学賞受賞！】PCP /MOFの概要とその”すごさ”を解説

米澤拓孝

2025年10月8日19時ごろ「京都大学北川教授がノーベル化学賞を受賞」という速報が飛び込んできました。ちょうど当日はMatlantisのユーザ会「Matlantis User Conference 2025」が開催されており、会場にいた多くのMatlantisユーザーである材料研究者とともに、この朗報を祝うことができました。興奮冷めやらぬままこの

解説記事計算化学

分子動力学シミュレーション入門

山内仁喬

材料研究開発現場で注目される分子動力学シミュレーション原子や分子の動きをリアルタイムで追跡できる分子動力学シミュレーションは、近年の計算機性能の飛躍的な向上によって、材料、化学、創薬、バイオなど、さまざまな分野の研究開発において不可欠なツールとなっています。分子動力学シミュレーションは「圧倒的な分解能をも

分子動力学解説記事計算化学

DFTソフトウェアの選び方｜用途別代表ソフトと導入ステップ

佐藤真

材料開発をはじめとする研究開発の現場では、実験にかかる手間やコスト、人材確保などの課題があります。こうした中、計算化学によるシミュレーションを活用したアプローチが注目されています。特に、量子力学に基づいて電子状態を計算するDFT（Density Functional Theory：密度汎関数理論）は、計算コスト

DFT 解説記事計算化学

マテリアルズインフォマティクス（MI）とは？基本的な考え方から最新の研究までをわかりやすく解説

張凡

材料、製薬などの研究開発の現場では、実験や評価にかかる手間やコスト、人材確保の難しさといった課題が深刻化しています。特に、人の経験や勘に頼る属人的な従来の研究開発手法では、開発スピードと精度の両立に限界が見え始めています。こうした解題の解決方法の１つとして、マテリアルズインフォマティクス（MI）があります。MIは、実験やシミュレーションで得られたデー

マテリアルズインフォマティクス解説記事計算化学

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ブログ記事一覧

深層学習用プロセッサーMN-Core 2を用いた分子動力学法による自由エネルギー計算の高速化

拡散モデルを用いた自由エネルギーの推定

励起状態 Neural Network Potentialの開発

化学反応におけるDeep learningの適用

GraphNVP

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を用いた高速なX線結晶構造解析

マテリアルズインフォマティクス結晶構造予測

PFPを用いた高速な結晶構造予測とその効率化アルゴリズムの開発

マテリアルズインフォマティクス結晶構造予測

構造ベースのバーチャルスクリーニングのための機械学習スコアリング関数の汎化性評価

マテリアルズインフォマティクス計算化学

深層強化学習を用いた化合物デザイン

ケモインフォマティクスバイオインフォマティクス

材料探索のためのユニバーサルなニューラルネットワークポテンシャル

マテリアルズインフォマティクス機械学習力場

GPUを用いたタンパク質・化合物ドッキングシミュレーションの高速化