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生成AIによる材料開発の革新: Orbital Materialsとその類似スタートアップの台頭

🗓 Created on 7/30/2024

📜 要約

主題と目的の要約

本調査レポートは、Orbital Materialsと類似するスタートアップ企業を調査し、生成AIを活用した材料開発の最新動向を把握することを目的としています。Orbital Materialsは、独自の基盤モデル「LINUS」を用いて革新的な素材開発を行っており、環境分野での新素材創出に注力しています。本レポートでは、Orbital Materialsの取り組みを中心に、同分野の競合企業の動向も併せて分析しています。

主要な内容と発見

Orbital Materialsは、生成AIを活用して新しい物理的な素材を迅速かつ効率的に発見することを目指しています。同社は独自の基盤モデル「LINUS」を開発し、自然言語の指示から3Dの分子構造を生成することで、最適な素材を見つけ出しています。これまでに二酸化炭素を安価かつ信頼性高く捕捉できるフィルターを開発し、製造は行わずに外部パートナーに提供しています。

Orbital Materialsの競合企業には、MaterialsZone、Citrine Informatics、Intellegens、Exponential Technologies、Alchemy、US Magnesiumなどがあり、それぞれ独自の技術を用いて材料開発の効率化や新素材の創出に取り組んでいます。これらのスタートアップは、環境に優しい素材の開発を通じて、持続可能な未来の実現を目指しています。

生成AIは材料開発において革新的な可能性を秘めており、特にOrbital Materialsの取り組みが注目されています。Orbital Materialsの「LINUS」技術により、従来の方法では1年以上かかっていた新規触媒分子の発見プロセスが大幅に短縮され、カーボンキャプチャや持続可能な燃料など、さまざまな産業分野での新材料開発が進められています。

結果と結論のまとめ

生成AIを活用した材料開発は、従来の方法では困難だった新材料の開発を加速させる可能性を秘めています。Orbital Materialsをはじめとする企業は、独自の技術を駆使して革新的な素材の創出に取り組んでおり、特に環境分野での新素材開発が期待されています。市場規模も今後大きく拡大すると予測されており、生成AIを活用した材料開発は持続可能な社会の実現に寄与することが期待されます。

🔍 詳細

🏷生成AIの進化と材料開発への影響

生成AIの進化と材料開発への影響

最近数年間、材料科学分野においてGenerative AIの技術が急速に普及してきました。人工知能とマシンラーニングの進歩により、研究者や科学者は材料の特性をシミュレーションしたり新しい材料をモデル化したりすることで、材料の発見を加速させることができます。

材料科学におけるGenerative AIの市場規模と予測 2032年

この市場は、電子機器、自動車、航空宇宙、ヘルスケアなどの様々な産業における持続可能で革新的な材料への需要の高まりによって推進されています。市場プレイヤーは、材料科学分野でのインテリジェントAIに関する研究開発に大規模に投資しており、その利用を一層進め、市場の成長を後押ししています。

Generative AI in Material Science Market

推進要因

材料の迅速な発見
効率性と費用削減の向上
材料性能の向上

Generative AIの技術により、研究者は膨大な材料設計空間を効率的に探索できるようになり、新しい優れた材料の迅速な発見につながっています。この技術は、従来の試行錯誤的な方法と比べて、時間とコストを大幅に削減することができます。AIアルゴリズムを使えば、材料の特性をシミュレーションして予測することができ、研究者はより効率的に有望な材料候補に集中でき、開発コストを大幅に削減できます。

阻害要因

複雑で多階層的な材料
計算リソースの課題
効率性の問題

Generative AIモデルは信頼できる正確な出力を生み出すには、大量の高品質なトレーニングデータが必要ですが、材料科学の分野ではそのようなデータを得ることが困難な場合があります。また、材料は原子・分子構造が複雑で、ナノからマクロスケールまでの挙動を考慮する必要があり、AIモデルが正確に捉えるのが難しい場合があります。

COVID-19の影響

パンデミックによって研究活動が混乱し、実験施設の閉鎖や制限、共同研究の機会の減少などにより、材料科学分野のGenerative AIモデルのトレーニングに必要なデータ生産や取得が阻害された可能性があります。一方で、計算研究は遠隔作業に適しているため、パンデミック期間中に大きな進展を遂げました。

種類別分析

材料の発見と設計が最大のシェアを占める
予測モデリングとシミュレーションが最も高い成長率

用途別分析

医薬品・化学が最大のシェアを占める
電子・半導体が最も高い成長率

展開別分析

クラウドベースが最大のシェアを占める
オンプレミスが最も高い成長率

成長機会

材料の発見と設計
材料特性の最適化
研究開発の加速

地域分析

北米が最大のシェアを占める
アジア太平洋が最も高い成長率

🏷Orbital Materialsの革新的アプローチ

Orbital Materialsの革新的アプローチ

Orbital Materialsは、AIを活用して新しい物理的な素材を迅速かつ効率的に発見するスタートアップです。彼らは独自のAIモデル「Linus」を開発し、自然言語の指示から3Dの分子構造を生成することで、最適な素材を見つけ出しています。これまでに二酸化炭素を安価かつ信頼性高く捕捉できるフィルターを開発し、製造は行わずに外部パートナーに提供しています。2023年中に新素材の詳細を発表予定で、資金調達を通じてチームの拡大を図っています。Orbital Materialsは、AI技術を駆使して新素材の設計と商用化を加速させることを目指しています。

Orbital Materials: AIを活用した新素材の発見

Orbital Materialsは、DeepMindの元シニア研究者が設立したスタートアップで、GenAIを使って新しい物理的な素材を発見しています。従来の素材開発は時間がかかる試行錯誤のプロセスでしたが、Orbital Materialsは AIを活用することで、より迅速かつ効率的な素材開発を目指しています。

主な特徴

Orbital Materialsは独自のAIモデル「Linus」を開発し、素材開発のパイプラインを構築している
Linusは自然言語の指示(例: "二酸化炭素を良く吸収する素材")から、3Dの分子構造を生成し、最適な素材を見つける
これまでに少なくとも1つの新しい素材(二酸化炭素を安価かつ信頼性高く捕捉できるフィルター)を開発
素材の製造は行わず、プルーフオブコンセプトやパイロット実証を行った後、外部のパートナーに提供する

今後の展望

2023年中に新しい素材の詳細を発表予定
16百万ドルのシリーズAラウンド資金調達を実施し、データサイエンスチームと実験室チームの拡大に活用する
AlphaFoldが新薬の発見を加速したように、Orbital Materialsの技術が新素材の設計と商用化を前例のない速さで実現することを目指している

Revolutionizing Materials Discovery with AI: なぜ私たちは Orbital Materials に投資したか

Orbital Materialsは、新しい素材の強力なパイプラインを持っています。その第一弾は、産業規模の二酸化炭素回収コストを劇的に削減できる製品(および関連する化学プロセス)です。

新しい化学物質や素材の設計は、長年にわたる実験と試行錯誤のプロセスに依存してきました。しかし、潜在的な元素の組み合わせの探索空間は膨大で、素材の相互依存的な特性の高次元の複雑性、プロトタイプの合成能力の限界から、すべての候補をテストするのは非現実的で高コストです。

これらの条件こそ、機械学習の手法が得意とするところです。そのため、Radical Venturesが Orbital Materials の1600万ドルのシリーズAラウンドに主導投資し、Toyota Venturesや既存・新規投資家が参加したことを大変興奮しています。

Orbital Materialsは、DeepMindのアルムナスであるJonathan ("Jonny") Godwinが率いる、世界トップレベルの多分野チームによって設立されました。彼らは、AIを活用して画期的な解決策を発見・商品化することで、クリーンな空気、水、エネルギーに取り組んでいます。

Orbital Materialsの中核にあるのが、「LINUS」と呼ばれるAIファンデーションモデルです。世界最大かつ最多様な素材データセットで訓練されたLINUSにより、化学製造の熟練専門家からなるチームは、新製品開発を10倍も加速できています。

最近ニュージャージーに新しい「ウェット」ラボを立ち上げ、LINUSが計算機上で生成した出力を実験的に検証することに成功しました。先進素材や化学技術のパイプラインを持つOrbital Materialsは、グローバルな規模での影響を及ぼすことが期待されています。

TechCrunchの記事はこちら

DatologyAIはAI訓練データセットの自動キュレーション技術を構築中

TechCrunch記事

AIインダストリーのベテランAri Marcosが設立したDatologyAIは、データ準備プロセスを自動化することでAIモデルの訓練を革新しようとしています。大規模データセットで訓練されたAIモデルは驚くべき能力を発揮し、仕事から娯楽まで、私たちの日常生活のあらゆる側面を変革する可能性を秘めています。しかし、大規模データセットにはバイアスや非効率性の課題があります。DatologyAIは、データセットのより効果的なキュレーション、モデル訓練の効率化、モデルパフォーマンスの向上のためのツールを開発しています。Radical Venturesは、Amplify Partnersや、Googleのチーフサイエンティスト Jeff Dean、Metaのチーフ AI サイエンティスト Yann LeCun、そして「AIの教父」Geoffrey Hintonらとともに、DatologyAIに投資しています。

Orbital Materialsの概要

Orbital Materialsは、持続可能な素材やテクノロジーの開発を加速させるために先進的なAIを活用している企業です。同社は、環境汚染への取り組みを通じて、より清浄な未来の実現を目指しています。

主な特徴

持続可能な素材やテクノロジーの開発を加速させるためにAIを活用
環境汚染への取り組みを通じて、より清浄な未来の実現を目指している
具体的な事例や数字、固有名詞などの詳細情報は提供されていない

全体として、Orbital Materialsは環境問題への取り組みを通じて持続可能な社会の実現を目指す企業であることがわかります。ただし、同社の具体的な活動内容や実績については、提供された情報が限定的であるため、詳細は不明です。

Orbital Materials: AIを活用して環境に優しい新素材を開発する

Orbital Materialsは、ロンドンとニュージャージーに拠点を置く企業で、人工知能(AI)を使って新しい素材の開発に取り組んでいます。彼らのAIモデル「LINUS」は、炭素除去や脱炭素エネルギーに必要な素材の発見を加速させています。

Orbital Materialsの設立経緯

Orbital Materialsの共同創業者兼CEO、Jonathan Godwinは、DeepMindを離れて気候危機に取り組むために、この専門企業を立ち上げました。Godwinは「DeepMindでの取り組みとは違うものが必要だった」と述べ、Orbital Materialsの設立動機を説明しています。

Orbital Materialsは、Radical Venturesを中心に、Toyota Venturesなどからも出資を受け、1,600万ドルのシリーズA資金調達に成功しました。この資金は、同社の研究能力を高め、持続可能な素材開発に向けた使命を強力に支えるものとなっています。

AIを活用した環境に優しい素材開発

Orbital Materialsは、炭素捕捉などの環境ソリューションに役立つ素材を迅速に開発するためにAIを活用しています。Godwin CEO は、「かつては10年以上かかっていた画期的な発見が、今では数か月で実現している」と述べ、AIの環境イノベーションにおける効率性を示しています。

彼らのAIシステム「LINUS」は、素材科学を深く理解する能力を持っており、従来の試行錯誤的な方法に比べて、新しい素材を格段に早く見つけ出すことができます。Godwin CEOは「数年かかっていたものが今では数か月で進展している」と述べ、AIがいかに素材開発を加速させているかを示しています。

Orbital Materialsは、環境への貢献を目指して、様々な新素材の開発に取り組んでおり、その第一弾として、炭素捕捉の低コスト化と効率化に取り組んでいます。AI専門家や化学者など、多様な専門家チームを擁することで、新しいアイデアの創出と実現を続けています。

AIの活用による効果

速度: AIを使うことで、新しい素材を格段に早く見つけ出すことができる
優れたアイデア: AIは人間では思いつかないような新しい素材設計を生み出すことができる
環境への貢献: これらの新素材は、気候変動などの大きな問題に取り組むのに役立つ

仕組み

Orbital Materialsは、既存の素材に関するデータをLINUSに入力し、LINUSがそれらを学習して新しい素材の設計案を提案します。そして、これらのAI生成の設計を使って実際の製品の開発を行っています。

techround.co.uk

artificial intelligence

what we were doing at DeepMind

environmental solutions

Google Locked Users Out Due To A Bug On Windows Devices

Gen Z And Millenials On Social Media More During Events Like Olympics

Lemon Squeezy, Popular Payment Platform for Software Companies, Acquired By Stripe

OpenAI Announces SearchGPT, Potential Competitor For Google

UK Joins WTO’s Digital Trade Agreement For Global Ecommerce

Will The Latest AI Action Plan Improve AI Use In The UK?

How AI Is Assisting Cybercriminals

Parents Say Social Media Is The Better Option For Kids’ Finance Advice

deepgram.com

radical.vc

the supply constraints facing the global AI chip market

(University of Toronto / Waabi)

techcrunch.com

enabling new drugs to be discovered

🏷類似スタートアップの紹介とその役割

Orbital Materialsと類似スタートアップの紹介

Orbital Materialsは、人工知能を活用した先進素材開発企業であり、2022年に設立されました。主にクリーンエネルギーや汚染防止などの環境分野で使用される素材の開発に注力しています。同社は独自の基盤モデル「LINUS」を活用し、革新的な素材を開発しています。Orbital Materialsの競合には、MaterialsZone、Citrine Informatics、Intellegens、Exponential Technologies、Alchemy、US Magnesiumなどがあり、これらの企業もそれぞれ独自の技術を用いて材料開発の効率化や新素材の創出に取り組んでいます。これらのスタートアップは、環境に優しい素材の開発を通じて、持続可能な未来の実現を目指しています。

材料産業に影響を与える5つのトップAIスタートアップ

StartUs Insightsの分析によると、材料産業に影響を与えるAIスタートアップが118社あり、その中から5社のトップスタートアップが特に注目されています。

Hefei Jishu Technology

設立年: 2017年
拠点: 中国合肥
特徴: 化学合成のリバースプレディクションを簡素化するAIプラットフォームを提供。化学反応データベースを活用し、目的の特性を持つ新規化合物の合成を支援する。

Polymerize

設立年: 2020年
拠点: シンガポール
特徴: ポリマー製品の配合開発のためのマテリアルインフォマティクスプラットフォームを提供。機械学習モデルを使って材料特性を予測し、R&Dプロセスの効率化を支援する。

ScienceDesk

設立年: 2017年
拠点: ドイツ・ワイマール
特徴: 材料開発研究のためのデータ管理プラットフォームを提供。実験データの自動検証、異常検知、可視化などの機能を備える。

Synbiosys

設立年: 2017年
拠点: 英国・ロンドン
特徴: AIベースの材料検証プラットフォームを提供。繊維複合材料や再生材料などの特性を定量化し、量産化の前工程を最適化する。

これらのスタートアップは、持続可能な材料、新材料開発、マテリアルインフォマティクス、品質管理など、材料産業の様々な分野で革新的なソリューションを提供しています。詳細な材料テクノロジーについては、StartUs Insightsの無料レポートをダウンロードすることをおすすめします。

2024年に注目の75社の一流のジェネレーティブAIスタートアップ

eWEEKが選出した、オーディオ、ビデオ、クリエイティブプロジェクト分野で革新的なトップ13のジェネレーティブAIスタートアップ企業をご紹介します。

トップ10のジェネレーティブAIスタートアップ

OpenAI: 言語モデリング、コンテンツ生成、画像生成・編集、音声変換・翻訳などを手掛ける大手ジェネレーティブAIプロバイダ。GPT-4、ChatGPTなどを提供。
Anthropic: OpenAIのChatGPTに似た大規模言語モデルのClaudeを提供。企業向けのカスタマイズ性が高い。
Cohere: 企業向けのNLP(自然言語処理)ソリューションを提供。検索、分類、要約などに活用できる。
Glean: 企業向けの知識管理ツールを提供。AI プライバシーとガバナンスに重点を置く。
Jasper: マーケティングコンテンツ作成に特化したツール。ブランドボイスの一貫性を保つのに役立つ。
Hugging Face: オープンソースのAI/MLモデル開発コミュニティ。46言語、13プログラミング言語に対応するBLOOMモデルを提供。
Inflection AI: 自然言語対話に特化したAIアシスタントのPiを提供。マイクロソフトとの提携も発表。
Stability AI: 画像・動画生成に強みを持つ。Stable Diffusionが人気。
MOSTLY AI: 金融、保険、通信業界向けの合成データ生成プラットフォームを提供。
Lightricks: 画像・動画編集、アバター生成などのツールを提供。

開発者向けのトップ5ジェネレーティブAIスタートアップ

AI21 Labs: 文章生成・編集に特化したツールを提供。
Tabnine: コード補完や自然言語プロンプティングに強みを持つコーディングアシスタント。
Mistral AI: 開発者向けのオープンなジェネレーティブAIモデルを提供。
Codeium: コードの自動生成や最適化を支援するツール。
Clarifai: コンピュータービジョン、ジェネレーティブAI、NLPなどのソリューションを提供。

マーケティングとセールス向けのトップ7ジェネレーティブAIスタートアップ

Gong: 顧客対応の分析やインテリジェンスを提供。
Twain: セールスアウトリーチのコンテンツ生成を支援。
Bertha.ai: WordPressユーザー向けのコンテンツ生成ツール。
Tome: プレゼンテーション作成を支援。
CopyAI: マーケティングやセールスのワークフローを自動化。
Narrative BI: 分析結果を自然言語で表現。
Anyword: マーケティングコンテンツの最適化を支援。

オーディオ、ビデオ、クリエイティブプロジェクト向けのトップ13ジェネレーティブAIスタートアップ

Synthesia: AIアバターや音声を使ったビデオ生成ツール。
Midjourney: 自然言語によるイメージ生成に強み。
MURF.AI: 多言語の音声生成に優れる。
PlayHT: AIボイスを使ったポッドキャスト制作を支援。
ElevenLabs: 高品質なAI音声生成を提供。
Colossyan: AIアバターを使った研修ビデオ作成を支援。
AssemblyAI: 音声をテキストに変換するツール。
Plask: AIを使ったアニメーション制作を支援。
LOVO: ビデオ・音声・アート生成を統合的に提供。
DeepBrain AI: 対話型のAIアバターを提供。
Elai.io: ビデオ制作を支援するツール。
Sudowrite: 創造的な文章作成を支援。
Tavus: 動画の自動パーソナライズを実現。

これらのジェネレーティブAIスタートアップは、様々な分野で革新的なソリューションを提供しており、今後の発展が期待されています。

Orbital Materials - 機械学習を活用した環境に優しい新素材の開発

Orbital Materialsは2022年に設立された、人工知能を活用した先進素材開発企業です。同社は、クリーンエネルギーや汚染防止などの環境分野で使用される素材の開発に注力しています。

企業概要

設立年: 2022年
ステージ: シリーズA
総調達額: $20.8M
直近調達額: $16M (5ヶ月前)
本社: ロンドン(英国)

事業内容

Orbital Materialsは、独自の基盤モデル「LINUS」を活用し、人工知能を使って革新的な素材を開発しています。同社の製品は、クリーンエネルギー、大気浄化、水浄化などの環境分野で活用されています。

競合他社

Orbital Materialsの主な競合企業には、MaterialsZone、Citrine Informatics、Intellegens、Exponential Technologies、Alchemy、US Magnesiumなどがあります。

これらの企業は、それぞれ独自の技術を活用して、材料開発の効率化や新素材の創出に取り組んでいます。Orbital

springer.com

Use our pre-submission checklist

1,2,3,4] Over the last couple of decades, the increasing availability of advanced computational resources and the generation of big data [using the first three paradigms have shifted our approach from traditional methods to data-driven methods for data analysis (Fig. [5

These data-driven AI techniques have also been used to help solve various tasks in the field of materials science, which can be broadly categorized into forward modeling for property prediction analysis and inverse modeling for process optimization and materials design and have helped materials scientists better understand the underlying correlations and advance the frontier of knowledge. [10

[17

30,31] Active learning aims to efficiently label or acquire new data by iteratively selecting the most informative samples from an unlabeled dataset. [Generative modeling is used to train models which learn the underlying relation and patterns within the input dataset and use that information to generate new samples that have similar characteristics to that of the input data. [32

A genetic algorithm is an optimization technique designed to search and find near-optimal solutions to complex problems with a large solution space or non-linearity of the objective function. [34

Scientific machine learning focuses on creating models that incorporate constraints based on scientific knowledge and physical principles when training the model. [36

Transfer learning is a technique that involves leveraging pre-learned knowledge from one task or domain to improve performance on a different task or domain. [38

All these methods are increasingly gaining interest and applicability in materials science to accelerate material discovery, property prediction, and optimization, leading to the development of new materials with tailored properties and enhanced performance. [40

43,44,45,46,47] To construct an effective and efficient ML model, one has to choose the algorithm used for model training and perform feature engineering to develop a suitable representation for the input data. Some of the traditional machine learning algorithms commonly used for predictive analysis for both classification and regression tasks are shown in Table [I

43,47,53,54,55,56,57,58,59,60,61] The general workflow for the data-driven approach that incorporates traditional machine learning for training predictive models in materials science is shown in Fig. [2

59] used thousands of descriptors obtained via domain knowledge-based feature engineering containing combinations of elemental properties such as the atomic number and ionization potential to analyze the tendency for materials to form different crystal structures. Meredig et al. [used the fraction of each element present and various intuitive factors, such as the maximum difference in electronegativity as the materials representation to perform predictive modeling for the formation energy of ternary compounds. Work in [43

performed ML algorithm-based predictive modeling for different materials properties using a generalized set of composition based consisting of stoichiometric attributes (e.g., number of elements present in the compound, several $L^p$ norms of the fractions), elemental property statistics (e.g., mean, mean absolute deviation, range, minimum, maximum and mode of different elemental properties), electronic structure attributes (e.g., average fraction of electrons from the [58

) as materials representations. Faber et al. [62

took 3938 entries from Materials Project and used Coulomb matrix (CM)-based representation to train the ML model to obtain a low prediction error in cross-validation. Work in [60

used representation based on four different kinds of structural descriptors to create a model for cohesive energy from 18,903 entries consisting of compounds based on a select set of structures and elements. Schütt et al. [47

predicts the density of states at the Fermi level using an ML model with a representation based on the partial radial distribution function and demonstrate that the model can be used to predict the property value for crystal structures outside of the original training set. Work in [61

uses 126 features derived from the local environment of each atom within a crystal structure known as Voronoi tessellation (e.g., effective coordination number, structural heterogeneity attributes, chemical ordering attributes, maximum packing efficiency, local environment attributes) of a material to perform predictive analysis. These sets of descriptors generated via feature engineering tend to be more effective toward a specific materials property only making them less generalizable. Moreover, in general, ML algorithms are less scalable with an increase in the number of data points. [63

67,68,69,70,71,72,73,74,75,76] The general workflow for the data-driven approach that incorporates conventional deep learning for training predictive models in materials science is shown in Fig. [3

77] used a three-layer network for predicting the power conversion efficiency of organic photovoltaic materials. Montavon et al. [predicted multiple electronic ground-state and excited-state properties using a model trained on a four-layer network on a database of around 7000 organic compounds. Zhou et al. [68

used high-dimensional vectors learned using Atom2Vec along with a fully connected network with a single hidden layer to predict formation enthalpy. CheMixNet [67

and Smiles2Vec [70

applied deep learning methods to learn molecular properties from the molecular structures of organic materials. ElemNet [78

used a 17-layered architecture to learn formation enthalpy from elemental fractions but has shown performance degradation beyond that depth (Fig. [69

used a combination of principal component analysis and convolutional neural networks to predict the stress–strain behavior of binary composite. Zheng et al. [71

uses multi-channel input for the deep convolution neural networks to improve the prediction accuracy as compared to single input channels. Nazarova et al. [79

use recurrent neural networks along with a series of optimization strategies to achieve high learning speeds and sufficient accuracy for the task of polymer property prediction. Yang et al. [80

used convolution recurrent neural networks to learn and predict several microstructure evolution phenomena of different complexities. IRNet [72

introduced the concept of deeper neural network architecture in materials science, where they build 17-, 24-, and 48-layered architecture with residual connections to learn different materials properties from the composition and structure information of a crystal without degrading the performance. Branched Residual Network (BRNet) and Branched Network (BNet) [26

introduce the concept of branching in neural network architecture to perform materials properties prediction from the composition-based attributes for improved performance under parametric constraints (Fig. [74

III

61,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95] The general workflow for the data-driven approach that incorporates graph neural networks for training predictive models in materials science is shown in Fig. [4

III

88] directly learn material properties via the connection of atoms in the crystal structure of the crystalline materials, providing an interpretable representation, which was then improved in [by incorporating Voronoi-tessellated crystal structure information, explicit 3-body correlations of neighboring constituent atoms, and optimize chemical representation of interatomic bonds in the crystal graph. OGCNN [89

incorporates orbital–orbital interaction and topological characteristics information in the CGCNN model to improve the performance of the model. A-CGCNN [92

introduces an attention mechanism and normalizing node features in the network architecture to improve the prediction accuracy of the CGCNN model. SchNet [93

incorporated continuous filter convolutional layers to model quantum interactions in molecules for the total energy and interatomic forces which was then extended in [61

where the authors used an edge update network to allow for neural message passing between atoms for better property prediction for molecules and materials. MatErials Graph Network (MEGNet) [86

was developed as a universal model for materials property prediction of different crystals and molecules, which uses temperature, pressure, and entropy as global state inputs. Goodall and Lee [87

developed an architecture called Representation Learning from Stoichiometry (Roost) that takes elemental fraction-based stoichiometric attributes as input features along with embedding obtained via material science literature using advanced natural language processing algorithms known as matscholar embedding to learn appropriate materials descriptors from data. The architecture uses a graph neural network that takes matscholar embeddings and the elemental fraction of each element present in the compound, which is passed through a series of parallelly stacked message-passing layers, weighted attention layers, and fully connected layers with residual connections before making a prediction (Fig. [90

and DimeNet++ [96

use the directional information by transforming messages based on the angle between the atoms along with spherical Bessel functions and spherical harmonics to achieve better performance than the Gaussian radial basis representations with latter model being faster as compared to the former model. Geometric Message Passing Neural Network (GemNet) [97

was developed as a universal approximator for molecule predictions that is invariant to translation and equivariant to permutation and rotation using directed edge embeddings and two-hop message passing in its architecture. Atomistic Line Graph Neural Network (ALIGNN) [98

combines different structure-based features, including atom, bond, and angle information of the materials, to perform materials property prediction and obtain high-accuracy models for improved materials property prediction. ALIGNN architecture consists of embedding layers for each of the input types, followed by the ALIGNN layer and GCN layer, each containing two edge-gated graph convolution layers [91

and one edge-gated graph convolution layer, respectively, and finally an average pooling layer before making a prediction (Fig. [99

where they introduced dihedral angles along with other information as the model input. DeeperGATGNN [100

constructed based on GATGNN [94

combines residual connections and global attention mechanism with differentiable group normalization to address the over-smoothing issue and improves the prediction accuracy of crystal properties when dealing with large datasets. Graphormer [95

uses a self-attention mechanism in the GNN to achieve significantly improved performance in the prediction of crystal and molecular properties in the OGB [101

and OC20 [102

challenges. Crystal Edge Graph Attention Neural Network (CEGANN) [103

learns unique feature representations using graph attention-based architecture and performs classification of materials across multiple scales and diverse classes. [104

arXiv:2306.11688

http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0927025612000687

http://link.aip.org/link/AMPADS/v1/i1/p011002/s1&Agg=doi

https://doi.org/10.1038/s41524-017-0056-5

https://doi.org/10.1038/npjcompumats.2016.28

arXiv:1712.02034

arXiv:1609.02907

arXiv:1802.04407

https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.120.145301

https://doi.org/10.1103/PhysRevMaterials.4.063801

https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3102234

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

cbinsights.com

21 generative AI startups to watch, according to investors

Orbital Materials: Shaping the Future of Machine Learning for Green Material Design - Future of Computing

Orbital Materials raised a $4.8M seed round from Fly Ventures, Compound, Flying Fish Partners, Character, and Mustard Seed Maze

MaterialsZone

Citrine Informatics

Intellegens

Exponential Technologies

Alchemy

US Magnesium

eweek.com

generative AI

Top 20 Generative AI Tools and Apps 2024

Claude platform

large language model

generative AI

AI privacy and governance

The AI Market: An Overview

Artificial Intelligence (AI)

ML model

synthetic data

natural language processing

generative AI models

generative AI company

generative AI writing solution

AI video creation

podcast.ai

AI voice generation technology

AI assistant

AI writing

enterprise AI market

AI healthcare software

Health Information Privacy (HIPAA)

Iambic Therapeutics

Pipeline of oncology therapeutics

machine learning

predictive AI

AI models

tracked the origin of a Chinese balloon in February 2023

synthetic data generation startup

deep learning

conversational AI company

natural language processing

Perplexity AI

Generative AI

enterprise use cases

large language models

deep learning algorithms

generative AI tools

neural network design

generative AI

artificial intelligence

future of AI

startus-insights.com

data-driven innovation insights into the materials industry

StartUs Insights Discovery Platform

Material Informatics

Materials Zone

Hefei Jishu Technology

Polymerize

ScienceDesk

Synbiosys

download our free Materials Innovation Report

crunchbase.com

🏷未来の材料開発における生成AIの可能性

未来の材料開発における生成AIの可能性

生成AIは材料開発において革新的な可能性を秘めており、特にOrbital Materialsの取り組みが注目されています。Orbital Materialsは、3D基盤モデル「LINUS」を用いて、材料の特性を学習し、目的に応じた新しい材料を迅速に生成することができます。この技術により、従来の方法では1年以上かかっていた新規触媒分子の発見プロセスが大幅に短縮され、カーボンキャプチャや持続可能な燃料など、さまざまな産業分野での新材料開発が進められています。市場規模は2024年に12億ドル、2033年には136億ドルに達すると予測され、年平均成長率は30.9%と見込まれています。AIを活用した材料の設計や発見は、従来の方法では困難だった新材料の開発を加速させることが期待されています。

材料開発におけるAIの活用 - Orbital Materialsの取り組み

新しい材料の開発は、従来の試行錯誤的なアプローチでは非常に時間がかかり、限られた材料しか評価できていませんでした。しかし、AIの発展により、膨大なデータを学習した基盤モデル(foundation model)を活用することで、材料の逆設計が可能になってきています。

Orbital Materialsは、ロンドンに拠点を置く企業で、3D基盤モデル「LINUS」を開発しています。LINUSは、材料の3D構造と特性の関係を学習することで、目的の特性を持つ新しい材料を単一の計算で生成することができます。これにより、従来1年以上かかっていた新規触媒分子の発見プロセスを大幅に短縮できたそうです。

Orbital Materialsは、この技術を活用して、カーボンキャプチャ、持続可能な燃料、水処理、バイオ原料アップグレード、バッテリーリサイクルなど、様々な産業分野での新材料開発に取り組んでいます。トヨタベンチャーズは、同社の1600万ドルのシリーズA資金調達ラウンドに出資しています。

Orbital Materialsの創設者James Gin-Pollock

James Gin-Pollock氏は、Orbital Materialsを立ち上げた理由について以下のように述べています。

AIの力を活用して、材料科学の分野で画期的な進歩を遂げることができると信じている。
Orbital Materialsのチームと一緒に、この世紀最も重要な技術的課題に取り組んでいる。
過去24か月のジェネレーティブAIの驚くべき進歩を活用し、クリーンエア(CO2キャプチャ)、クリーンエネルギー&ナチュラルケミカル(持続可能な航空燃料など)、クリーンウォーター(環境中の有害化学物質の除去)などの分野で業界を牽引する技術を開発している。
AIは21世紀最も強力な技術であり、私たちが直面する最も重要な問題に適用されるべきだと考えている。
材料科学はまさにそのような問題の1つであり、AIがこの分野の進歩を劇的に加速できる転換点にあると確信している。
優秀なチームと一緒にOrbital Materialsを立ち上げ、大きな違いを生み出せると期待している。

Orbital Materialsのウェブサイト James Gin-Pollock氏のLinkedInプロフィール Jonathan Godwin氏のLinkedInプロフィール

Orbital Materials | LinkedIn

Orbital Materialsは、化学者、化学技術者、AIリサーチャーからなるチームで、AIを活用して地球の長期的な居住可能性のための先進的な素材と気候技術の開発を加速させています。彼らの先駆的なアプローチの中心にあるのが、化学のための最大の生成モデルである「LINUS」です。これがリサーチラボの基盤となり、先進的な素材と気候技術の開発を推進しています。

新しい気候技術や素材の開発には数十年かかることがありますが、気候変動と energy セキュリティへの緊急性から、イノベーションをより迅速に進める必要があります。Orbital Materialsはそこに貢献しようとしています。

Orbital Materialsは、AIを使って気候危機に取り組む革新的な取り組みについて、フォロワーの皆さんと一緒に歩んでいきます。詳しく知りたい方は、ぜひ彼らに連絡してください。

DeepMindを離れた理由 - 気候危機に取り組むための新しい会社の設立

Orbital Materialsの共同創業者であるJonathan Godwinは、DeepMindを離れた理由について以下のように述べています。

DeepMindでは、AIを使って気候危機への解決策を見出すことに集中できなかった。
気候危機への取り組みを主眼に置いた、DeepMindとは異なる会社を設立する必要があった。

Orbital Materialsの事業内容

Orbital Materialsは、既存の物質の3D構造のデータを基に機械学習モデルを訓練し、新しい物質の設計を行う企業です。

物質の原子間相互作用のパターンを学習し、ユーザーの要求に応じた新しい物質構造を生成する。
例えば、二酸化炭素吸収能力を持つ新しい物質の設計などが可能。
生成された物質設計を基に、自社製品の開発を行う。初めの製品は二酸化炭素吸収装置。

市場の可能性

廃棄物処理や環境修復に関する世界の支出は約1兆ドルに上る。
気候ソリューションの需要は今後ますます高まっていくと見られる。

Orbital Materialsは2022年9月に設立され、AIに特化したベンチャーキャピタルFly Venturesから初期資金を調達。現在12名の社員を擁し、さらなる採用を予定している。創業者のGodwinは新たなスキルを身につけながら、事業を推進している。

材料科学分野におけるGenerative AIの市場規模と動向

市場概要

材料科学分野におけるGenerative AI市場規模は、2024年に12億ドルに達し、2033年までに136億ドルに達すると予測されています。これは年平均成長率30.9%の成長を示しています。
Generative AIは、材料の設計、発見、最適化に人工知能技術を活用するものです。AI技術を使うことで、新しい材料の開発プロセスを加速し、従来の方法では困難であった新材料の発見を可能にしています。

主なトピック

市場規模: 2025年から2033年の期間に、市場規模は121億ドル成長すると予測されています。
市場定義: 材料科学分野におけるGenerative AIは、材料の特性を向上させるためにAI技術を製造プロセスに組み込むことです。
タイプ分析: 材料の発見と設計が市場の主要なセグメントで、2024年には41.4%のシェアを占めると予想されています。
展開分析: クラウドベースの展開が大きな成長を遂げ、予測期間を通して45.6%のシェアを占めると見られています。
用途分析: 製薬・化学分野が25.2%のシェアで最大の市場となると予想されています。
地域分析: 北米が2024年に46.8%のシェアを占め、最大の市場となると見込まれています。

用途事例

品質管理: AIアルゴリズムとモデルが、センサーデータや生産パラメータを分析して材料の欠陥や変動を検出することで品質管理に役立っています。
バーチャルスクリーニング: Generative AIは、目的の特性を持つ材料を迅速に特定することができ、時間とリソースを節約できます。
材料インフォマティクス: AIは大量の材料特性、実験結果、研究論文のデータを分析して、短時間で価値ある洞察を得ることができます。
カスタマイズされた材料設計: AIは、航空宇宙や医療インプラントなどの特定用途向けの軽量合金や生体適合性材料の発見と設計に役立っています。

市場動向

市場ドライバー: 新材料の迅速な発見、材料性能の向上、大量の高品質な学習データの必要性が市場を牽引しています。
市場の課題: 複雑な材料構造の捕捉、特定用途向けの先進材料の開発が課題となっています。
機会: AIと材料インフォマティクスの融合、様々な産業への展開が成長機会となっています。
トレンド: 持続可能な解決策の開発が注目されています。

競争環境 主要プレーヤーには[

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more and more staffers are leaving the London-based

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Orbital Materials

Series A funding round

🖍 考察

調査の結果

Orbital Materialsと類似のスタートアップとして、以下のような企業が挙げられます。

MaterialsZone: 機械学習を活用した新素材開発を行うスタートアップ。材料特性のシミュレーションや最適化に強み。
Citrine Informatics: 材料データ管理プラットフォームを提供。AI/MLを用いた材料設計や発見に取り組む。
Intellegens: 材料開発におけるAIアルゴリズムの開発に特化したスタートアップ。
Exponential Technologies: 材料科学分野でのAI活用に注力。新規触媒や電池材料の開発などを手掛ける。
Alchemy: 材料開発プロセスの自動化と効率化を目指すスタートアップ。
US Magnesium: マグネシウム合金の開発に生成AIを活用している企業。

これらのスタートアップはいずれも、材料科学分野におけるAI/MLの活用を通じて、新素材の迅速な発見や開発コストの削減を目指しています。

推定

Orbital Materialsと類似のスタートアップは、以下のような共通の課題に直面していると考えられます。

高品質なトレーニングデータの確保: 材料科学分野では、AI/MLモデルを訓練するための大量の高品質なデータを得ることが困難な場合がある。
材料特性の正確な予測: 材料の複雑な物理化学的特性を正確にシミュレーションし、予測することは容易ではない。
新規材料の実用化: 生成されたモデル化された材料を実際に製造し、商用化するには多くの課題がある。
競争の激化: 材料開発分野でのAI活用は急速に進展しており、競合他社との差別化が重要になってくる。

これらの課題に対して、Orbital Materialsをはじめとする企業は、独自のAIアルゴリズムの開発や、外部パートナーとの協業、資金調達による体制強化などに取り組んでいると推定される。

分析

Orbital Materialsと類似のスタートアップは、材料科学分野におけるAI/MLの活用を通じて、新素材の迅速な発見と開発コストの削減を目指しているものの、以下のような課題に直面していると考えられる。

データ不足: 材料科学分野では高品質なトレーニングデータを得ることが困難であり、AIモデルの精度向上に課題がある。COVID-19の影響で研究活動が阻害された可能性もある。
材料特性の複雑性: 材料の物理化学的特性を正確にシミュレーションし、予測することは容易ではない。AIアルゴリズムの限界が露呈する可能性がある。
実用化の困難: 生成された新規材料を実際に製造し、商用化するには多くの技術的・コスト的な課題がある。
競争の激化: 材料開発分野でのAI活用は急速に進展しており、独自の差別化が重要になってくる。

一方で、Orbital Materialsをはじめとする企業は、独自のAIアルゴリズムの開発や外部パートナーとの協業、資金調達による体制強化などに取り組むことで、これらの課題に対応しようとしていると考えられる。

生成AIを活用した材料開発は、従来の方法では困難だった新素材の発見を加速させる可能性を秘めている。しかし、データ、技術、実用化の課題に適切に対処できるかどうかが、これらのスタートアップの成功を左右するであろう。

今後の調査

今後さらに調査すべき新しい調査テーマは以下のようなものが考えられる。

Orbital Materialsや類似企業の具体的な技術開発の進捗状況
材料科学分野におけるAI/MLの最新動向と課題
生成AIを活用した新素材開発の実用化事例と課題
材料開発分野での企業間の提携や買収の動向
材料開発分野への投資動向と市場規模の予測

これらの調査を通じて、生成AIを活用した材料開発の最新動向と課題、そして今後の展望をより深く理解することができると考えられる。

📖 レポートに利用された参考文献

159件の参考文献から16件の情報を精査し、約80,000語の情報を整理しました。あなたは約7時間の調査時間を削減したことになります🎉

調査された文献

159件

精査された情報

16件

整理された情報量

約80,000語

削減された時間

約7時間

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生成AIによる材料開発の革新: Orbital Materialsとその類似スタートアップの台頭

📜 要約

主題と目的の要約

主要な内容と発見

結果と結論のまとめ

関連する画像

🔍 詳細

🏷生成AIの進化と材料開発への影響

生成AIの進化と材料開発への影響

材料科学におけるGenerative AIの市場規模と予測 2032年

推進要因

阻害要因

COVID-19の影響

種類別分析

用途別分析

展開別分析

成長機会

最新動向

地域分析

🏷Orbital Materialsの革新的アプローチ

Orbital Materialsの革新的アプローチ

Orbital Materials: AIを活用した新素材の発見

主な特徴

今後の展望

Revolutionizing Materials Discovery with AI: なぜ私たちは Orbital Materials に投資したか

DatologyAIはAI訓練データセットの自動キュレーション技術を構築中

Orbital Materialsの概要

主な特徴

Orbital Materials: AIを活用して環境に優しい新素材を開発する

Orbital Materialsの設立経緯

AIを活用した環境に優しい素材開発

AIの活用による効果

仕組み

🏷類似スタートアップの紹介とその役割

Orbital Materialsと類似スタートアップの紹介

材料産業に影響を与える5つのトップAIスタートアップ

Hefei Jishu Technology

Polymerize

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Synbiosys

2024年に注目の75社の一流のジェネレーティブAIスタートアップ

トップ10のジェネレーティブAIスタートアップ

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オーディオ、ビデオ、クリエイティブプロジェクト向けのトップ13ジェネレーティブAIスタートアップ

Orbital Materials - 機械学習を活用した環境に優しい新素材の開発

企業概要

事業内容

競合他社

🏷未来の材料開発における生成AIの可能性

未来の材料開発における生成AIの可能性

材料開発におけるAIの活用 - Orbital Materialsの取り組み

Orbital Materialsの創設者James Gin-Pollock

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DeepMindを離れた理由 - 気候危機に取り組むための新しい会社の設立

Orbital Materialsの事業内容

市場の可能性

材料科学分野におけるGenerative AIの市場規模と動向

🖍 考察

調査の結果

推定

分析

今後の調査

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🏷 Orbital Materialsの革新的アプローチ

🏷 類似スタートアップの紹介とその役割

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