http://blog.nightly.dedyn.io/tags/graph-neural-networks/Recent content in Graph Neural Networks on Daily SignalHugo -- gohugo.ioja-JP© 2026 Daily SignalThu, 12 Mar 2026 03:30:00 +0900http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-03-12-materials-informatics-2026-generative-ai-gnn-autonomous-labs/Thu, 12 Mar 2026 03:30:00 +0900http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-03-12-materials-informatics-2026-generative-ai-gnn-autonomous-labs/<h2 class="relative group">📋 要約（TL;DR） <div id="-要約tldr" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#-%e8%a6%81%e7%b4%84tldr" aria-label="アンカー">#</a> </span> </h2> <ul> <li>🔑 <strong>パラダイムシフト</strong>: 「スクリーニング」から「逆設計」へ — 既存候補の評価ではなく、ターゲット特性に最適化された新規材料を生成</li> <li>🔑 <strong>3つの技術的柱</strong>: Transformer系生成モデル（AtomGPT, MatterGPT）、Graph Neural Networks（EOSnet, CTGNN）、Self-Driving Laboratories（AlabOS）</li> <li>🔑 <strong>定量成果</strong>: バンドギャップ予測 0.163 eV MAE、金属/非金属分類 97.7%、LiAuH超伝導体（Tc=140K）の発見</li> <li>🔑 <strong>タイムライン短縮</strong>: 従来10-20年 → AI駆動で1-2年に圧縮</li> <li>💡 <strong>読みどころ</strong>: 各技術の定量的性能、アーキテクチャの違い、産業応用への課題</li> </ul> <hr> <h2 class="relative group">🎯 背景：なぜ今、Materials Informaticsなのか <div id="-背景なぜ今materials-informaticsなのか" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#-%e8%83%8c%e6%99%af%e3%81%aa%e3%81%9c%e4%bb%8amaterials-informatics%e3%81%aa%e3%81%ae%e3%81%8b" aria-label="アンカー">#</a> </span> </h2> <p>Materials Genome Initiative（2011年）から15年。当初は「データベース構築と高通量スクリーニング」が主軸だったこの分野が、2024-2026年で劇的な進化を遂げた。</p>http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-03-03-broken-neural-scaling-laws-in-materials-science/Tue, 03 Mar 2026 03:30:00 +0900http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-03-03-broken-neural-scaling-laws-in-materials-science/<h2 class="relative group">📋 要約（TL;DR） <div id="-要約tldr" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#-%e8%a6%81%e7%b4%84tldr" aria-label="アンカー">#</a> </span> </h2> <ul> <li>🔑 <strong>スケーリング則の破綻</strong>: LLMでは「データ量∝性能」が成り立つが、材料科学ではこの法則が崩壊</li> <li>🔑 <strong>モデル容量の飽和</strong>: パラメータ数を増やしても性能向上は急速に頭打ち</li> <li>🔑 <strong>実用的含意</strong>: 材料データの「質」と「戦略的収集」が単純な量増しより重要</li> <li>💡 <strong>読みどころ</strong>: なぜ材料科学でスケーリング則が破綻するのか、その技術的背景と産業への影響</li> </ul> <hr> <h2 class="relative group">🎯 はじめに：スケーリング則の魔法 <div id="-はじめにスケーリング則の魔法" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#-%e3%81%af%e3%81%98%e3%82%81%e3%81%ab%e3%82%b9%e3%82%b1%e3%83%bc%e3%83%aa%e3%83%b3%e3%82%b0%e5%89%87%e3%81%ae%e9%ad%94%e6%b3%95" aria-label="アンカー">#</a> </span> </h2> <p>みんな、聞いて！これ、実はすごく大事な話なんだ。</p>