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材料研究AIエージェント、粗視化ポテンシャル最適化など材料分野の最新研究を紹介 ―PFN Materialsセミナー2026開催報告

By : Masahiro Takenaga

PFP v9のご紹介: MLIP Arenaでのベンチマーク評価とr2SCANによる実験値再現性の向上

By : Nontawat Charoenphakdee

PFP v9のMLIP Arenaベンチマーク評価(詳細版)

By : Nontawat Charoenphakdee

P-ULVS: 大規模バーチャルスクリーニング受託サービス

By : Yunoshin Tamura

機械学習ポテンシャルの近似の限界を超えて【インターン募集】

By : So Takamoto

Matlantis CSPにおけるOptunaを使った結晶構造探索

By : Hideaki Imamura

pfpoly: uMLIPと反応加速を組み合わせたReady-to-Useな高分子反応シミュレータ

By : Hodaka Mori

創薬DMTAサイクルの高速化！ Active Learning駆動型Relative Binding FEP(RBFEP)による”実践的”リード化合物最適化の新戦略

By : Yunoshin Tamura

拡散モデルを用いた結晶構造の対称性を考慮した条件付き生成

By : Kaoru Hisama

GNNに基づく凝集系における結合推定モデルの開発

By : Miyazaki Yu

自ら改善し進化する探索システム: 進化的探索エージェント

By : Yuki Orimo

PFN Materialsセミナーで、材料分野のPFN最新研究を紹介しました

By : Masahiro Takenaga