ブログ
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
The Lab Is (Not) All You Need―― 自律型ラボはなぜ、原子レベルシミュレーションの価値を下げるのではなく、高めるのか
1. ラボは加速している 午前3時の実験室を想像してみてください。照明はついているのに、誰もいません。ロボットアームが炉からるつぼを取り出し、X線回折装置へと運んでいきます。ソフトウェアが回折パターンを読み取り、今回の試行は狙いを外したと判断すると、レシピを調整して次の試行をキューに入れます。朝になる頃には、このシステムは大学院生が1か月かけてこなす
ラボオートメーション 機械学習ポテンシャル
「物理を再現するAI」で、材料開発の常識を変える――「Matlantis PFP」はいかにして生まれたか
材料科学の要であるDFT計算は、高精度である反面、膨大な計算コストが課題でした。その打開策として期待された機械学習ポテンシャルも、これまでは特定の物質にしか使えない「個別最適」に留まっていました。 この「精度と汎用性の両立」という難題に挑み、誕生したのが、世界最高レベルの性能を誇る独自のAIモデル「Matlantis PFP（以下、PFP）」
インタビュー
分子動力学（MD）シミュレーションソフトの選び方｜材料開発で見るべきポイントを解説
材料開発の現場では、「なぜこの材料はイオンが拡散しやすいのか」「界面付近で何が起きているのか」「欠陥がどのように特性に影響するのか」といった原子レベルの問いに直面することがあります。こうした問いに答えるための有力な手段が、原子や分子の動きを計算で「見える化」する「分子動力学（MD: Molecular Dynamics）シミュレーション」です。 MD
分子動力学 解説記事
【登壇レポート】東京農工大学 Doctor’s Café #37 & AI Salon #14
「AIによる学際融合イノベーション ～持続可能な材料開発への挑戦～」 イベント詳細：https://www.tuat-flourish.jp/topics/event/3832/ 2026年7月22日、東京農工大学 未来価値創造研究教育特区（FLOuRISH）主催「Doctor's Café #37 & AI Salon #14」（小金
学会レポート
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
注目のタグ
ブログ記事一覧
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
-
URLを
コピーしました
