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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
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
【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
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
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
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
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
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ブログ記事一覧
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 機械学習ポテンシャル
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
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
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
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