0102材料力学 材料強度における欠陥の役割を解明 （Obstacle or Accelerator? How Imperfections Affect Material Strength）
2026-02-16 ジョージア工科大学米ジョージア工科大学（Georgia Tech）の研究チームは、材料中の「欠陥」が強度に与える影響を詳細に解析した。従来、結晶中の転位や不純物などの欠陥は材料強度を低下させる要因と考えられてきたが、本...
材料設計
0102材料力学 
0703金属材料 極端な高温処理で純金属の強度向上を実証（Extreme Heat Increases Strength of Pure Metals）
2026-02-17 ノースウェスタン大学Northwestern Universityの研究チームは、極端な高温条件下で純金属の強度がむしろ増す現象を明らかにした。従来は高温で金属は軟化すると考えられてきたが、原子レベルの変形挙動を解析し...
1700応用理学一般 📊2025–2026年 量子材料研究の最前線トレンド分析 ― 観測技術・量子相・常温量子・産業応用への進化 ―
はじめに近年「量子材料」の研究は、表面・界面物性の解明から、センサー技術、常温量子効果、高感度検出技術まで幅広いテーマで進展しています。量子材料は、電子・スピン・格子が量子力学的に強く結びつくことで、従来材料では実現できない機能を示す。 本...
1601コンピュータ工学 ハニカム格子構造が量子材料開発を加速（Honeycomb lattice sweetens quantum materials development）
2026-01-16 オークリッジ国立研究所（ORNL）米国オークリッジ国立研究所（ORNL）の研究チームは、ハニカム格子構造を活用することで量子材料の設計と性能制御が大きく前進することを示した。研究では、原子が蜂の巣状に配列した結晶構造が...
0402電気応用 非ハロゲン系有機太陽電池で20.02%の効率を達成（Researchers Achieve 20.02% PCE in Non-Halogenated Organic Solar Cells with Novel Giant Acceptors）
2025-12-09 中国科学院（CAS）中国科学院寧波材料技術工程研究所（NIMTE）の葛子宜教授らの研究チームは、非ハロゲン溶媒で作製可能な高効率有機太陽電池（OSC）を実現する新しい「巨大アクセプター」を開発した。酸素含有リンカーを導...
0501セラミックス及び無機化学製品 合成可能なゼオライト/ゼオライト界面を理論計算で予測～1兆通り以上の結晶構造パズルから狙った界面構造を合成～
2025-10-20 東京大学東京大学大学院工学系研究科の研究チームは、ゼオライト同士の界面構造を理論計算から設計し、合成可能な界面を予測する新手法を開発した。ゼオライトはナノ細孔を持つ結晶材料で、触媒や吸着材として重要だが、異なる結晶同士...
1700応用理学一般 薄膜技術の最前線トレンド分析：2025年の新たな戦略
現代の製品技術は、最高水準の製品を生成するために、ナノメーターレベルでの精密な制御が求められます。本記事では、2025年の最新の薄膜・スピントロニクス技術に関する研究結果を元に、各技術の効果、課題、果たす役割と今後の展望について解説します。...
0501セラミックス及び無機化学製品 ゲーム用機械学習プログラムが、画期的な科学ツールの開発に貢献(Machine learning program for games inspires development of groundbreaking scientific tool)
2022-05-03 アルゴンヌ国立研究所(ANL)私たちは、反復学習と強化学習によって新しいスキルを身につけます。試行錯誤しながら、良い結果につながる行動を繰り返し、悪い結果を避け、その中間の結果を改善しようとするのです。研究者たちは現在...
1701物理及び化学 エントロピーの新しい理論が材料設計の問題を解決する可能性(Novel theory of entropy may solve materials design issues)
2022-03-16 ペンシルバニア州立大学材料設計の課題として、天然材料でも人工材料でも、温度の上昇に伴って体積が減少したり、増加したりすることがあることが挙げられます。ある特定の材料ではこの現象を機械的に説明することができるが、なぜこの...
0501セラミックス及び無機化学製品 物性予測タスク訓練済みモデルの包括的ライブラリXenonPy.MDLを公開
低分子、高分子、無機材料の45種類の特性を対象に約140,000個の機械学習の予測モデルを開発し訓練済みモデルライブラリを公開。MIの様々なタスクを実行する機械学習アルゴリズムが実装、API経由で材料設計の様々なワークフローを構築できる。