1701物理及び化学 フェルミの「黄金律」を利用する新しい理論設計を提案（’Check your ingredients’: A new blueprint for using Fermi’s ‘Golden Rule’）
2026-07-09 イェール大学イェール大学の研究チームは、量子力学の基本原理であるフェルミの黄金律（Fermi's Golden Rule）を応用し、化学反応や材料設計をより効率的に予測・制御するための新たな理論的枠組みを提案した。従来...
材料設計
1701物理及び化学 
0402電気応用 電気化学エネルギー貯蔵研究が次世代電力網を支える（Perspective Paper Showcases How PNNL’s Electrochemical Energy Storage Research Is Shaping the Future of the Electric Grid）
2026-07-07 パシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）米国エネルギー省パシフィックノースウェスト国立研究所（PNNL）は、電気化学エネルギー貯蔵（EES）分野における研究成果と今後の展望をまとめた展望論文を発表した。論文で...
0403電子応用 次世代スピントロニクス性能向上のための予測ロードマップを開発（Scientists Develop Predictive Roadmap to Boost Performance in Next-Gen Spintronics）
2026-06-25 ローレンス・バークレー国立研究所（LBNL）米国ローレンス・バークレー国立研究所（LBNL）の研究チームは、次世代スピントロニクス材料の性能を高精度で予測するための設計指針（Predictive Roadmap）を開発...
0703金属材料 無秩序な化学配置を持つ金属合金の挙動を高精度にモデル化する手法を開発（A Better Way to Model Metal Alloys’
2026-06-19 マサチューセッツ工科大学（MIT)）MITの研究チームは、金属合金の力学的挙動をより高精度かつ効率的に予測できる新しい計算モデリング手法を開発した。金属材料は結晶粒や欠陥など複雑な微細構造を持つため、その変形や破壊挙...
0501セラミックス及び無機化学製品 AIの予測根拠を解読して材料設計指針を導く新手法を開発－マテリアルズ・インフォマティクスによる材料探索の加速－
2026-06-15 東北大学東京科学大学と東北大学の研究グループは、材料物性を予測するAIの内部情報を解析し、材料設計に有用な知見を自動抽出する新手法を開発した。近年、マテリアルズ・インフォマティクスの発展によりAIによる高精度な物性予測...
0705金属加工 レーザーによる新しい合金形成手法を発見（NIST Researchers Discover a New Way to Whisk Alloys Together With Lasers）
2026-06-04 米国国立標準技術研究所（NIST）米国国立標準技術研究所（NIST）の研究チームは、レーザーを用いて異なる金属を効率的に混合し、新しい合金を形成する手法を発見した。従来の合金開発では、溶解・鋳造や長時間の熱処理が必要で...
1701物理及び化学 複雑性の定量化が新たなナノ材料特性を導く（Complexity isn’t subjective. The right amount results in new nanomaterial properties）
2026-05-21 ミシガン大学University of Michigan の研究チームは、ナノ材料における「複雑性」が材料特性を決定する重要因子であり、適切な複雑性の導入によって新しい機能を発現できることを示した。研究では、複数元素を...
0504高分子製品 不完全な分子一致から機能性を見出す研究（Finding function in imperfect molecular matches）
2026-05-18 バージニア工科大学（VirginiaTech）米国のバージニア工科大学の研究チームは、高分子材料の設計を効率化する新しい分子マッチング手法を開発した。研究では、ポリマーを構成する分子構造と物性との関係をAIと計算化学を...
0106流体工学 粒子間相互作用がソフトマテリアル流動を制御する仕組みを解明 （Tiny forces, big effects: How particle interactions control the flow of soft materials）
2026-05-12 アルゴンヌ国立研究所（ANL）米アルゴンヌ国立研究所の研究チームは、ソフトマテリアルの流れや変形が、粒子間に働くごく小さな力によって大きく左右される仕組みを解明した。ソフトマテリアルには、食品、化粧品、塗料、バッテリー...
ブラックボックスなAIを”説明可能”に：アニオン交換膜の分子設計指針を抽出 ～説明可能AI・ChatGPT・専門家の協働により、材料開発の試行錯誤を削減～
2026-05-11 九州大学九州大学の研究チームは、説明可能AI（XAI）、ChatGPT、専門家知識を組み合わせ、アニオン交換膜（AEM）の分子設計指針を抽出する新たな材料開発フレームワークを開発した。AEMは燃料電池や水電解装置の中核...
1701物理及び化学 超伝導体探索手法を書き換える材料設計技術（Superconductors by design: Argonne scientists rewrite the rules of discovery）
2026-05-04 アルゴンヌ国立研究所（ANL）Argonne National Laboratoryの研究チームは、人工知能（AI）や高性能計算を活用して超伝導材料を“設計”する新手法を開発し、従来の経験則中心だった超伝導体探索の在り...
2003核燃料サイクルの技術 AIを用いて放射性廃液ガラス固化の配合最適化に成功（PNNL Scientists Leverage AI to Optimize Glass Formulas for Liquid Radioactive Waste）
2026-04-28 パシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）Pacific Northwest National Laboratoryの研究チームは、AIを活用して液体放射性廃棄物をガラス固化する際の最適な組成設計手法を開発した...