AI材料発見
大規模モデルやマルチモーダル手法が新材料のスクリーニング、結晶構造予測、実験検証をどう加速しているかを追い、材料・エネルギー分野の実務者が開発期間を本当に縮められる成果を見極める材料を届けます。
AI材料発見は、生成モデル、構造予測、ハイスループット計算を一つの研究開発の流れにつなぐ取り組みです。まず膨大な候補結晶や化合物から検証する価値のある対象を絞り込み、シミュレーションと実験で段階的に淘汰していきます。MITの結晶向け視覚言語モデルやDeepMindのGNoMEが代表例で、争点はアイデアを実物サンプルに変えるまでの速さです。
