深層学習で未知の安定結晶を高速に発見─Matlantisが原子レベルシミュレーターの新機能を提供 | IT Leaders

深層学習が革新をもたらしているのは生成AIに限らない。原子・分子スケールにおける物質の組成や結晶構造、それらに由来する機能や物性を予測・探索する領域でも、ディープラーニング（深層学習）は不可欠な技術となりつつある。有名なのがバイオ分野でタンパク質の立体構造を予測する「AlphaFold」だ。そんな中、深層学習で原子レベルのシミュレーションを高速化するクラウドサービスを手がける日本のAIスタートアップ、Matlantisが、汎用原子レベルシミュレーター「Matlantis」において新規の無機材料の発見に貢献する新機能を開発し、2026年1月28日に提供を開始した。