Matlantisは、材料科学と最先端のAI技術を融合した「汎用原子レベルシミュレーター」です。
第一原理計算（DFT）と同等の精度を保ちながら、数千〜数万倍の高速処理を実現。さらに、自然界に存在する96元素すべてに対応し、複雑な材料系の解析も可能です。構造探索や物性予測を圧倒的に効率化することで、研究開発のスピードと精度を飛躍的に向上させます。触媒、電池材料、ポリマー、半導体など、さまざまな分野の新材料探索に貢献しています。
==============================
＜Matlantisの特長＞
🔷 汎用性｜ あらゆる元素・構造に対応する高い自由度。自然界に存在する全96元素に対応。分子・結晶を問わず、未知の材料も含めた多様な構造のシミュレーションが可能です。
⇒材料設計の初期段階から、元素の制約を受けない柔軟な探索が行えます。
🔷 高速｜ 従来比10,000倍以上の圧倒的スピード。 従来のDFTでは数時間〜数週間を要した原子レベルの計算を、Matlantisでは数秒〜数分で完了。
⇒ 試行錯誤の回数を減らし、研究開発の時間とコストを大幅に削減します。
🔷使いやすさ｜ 専門知識・ハードウェア不要、ブラウザですぐ開始。 深層学習モデル・物性計算ライブラリ・高性能な計算環境をパッケージ化。
⇒環境構築やデータ学習なしで、誰でも直感的にシミュレーションを開始できます。
==============================
＜主な活用シーン🔬＞
・触媒設計：活性サイトの構造やエネルギー状態を高速に評価し、反応効率の高い候補を絞り込み
・バッテリー材料：電極・電解質の構造安定性やイオン拡散特性を予測し、高性能・長寿命材料を探索
・ポリマー・高分子材料：機械特性や熱安定性を事前に予測し、試作や実験回数を大幅に削減
・材料スクリーニング：膨大な候補から有望な材料を短時間で抽出し、実験の精度と効率を向上
==============================
＜導入事例🚀＞
🔷株式会社クラレ｜従来2〜3年かかった検証が、わずか1か月半に短縮。グローバル競争で勝つための武器に
クラレでは、触媒材料の開発にMatlantisを導入。これまで2〜3年かかっていた改良検証のプロセスが、わずか1.5か月で完了するなど、開発スピードと効率が劇的に向上しました。
従来は実験の補助的手段だった計算化学が、Matlantisによって事前検討の主役へと立ち位置を転換。複数の改良案を短期間で評価し、有望な候補だけを実験に回すスタイルが確立されつつあります。グローバル市場で競争力を維持・強化するためには、アイデアの迅速な検証と判断が不可欠。Matlantisは、その実現を支える“強力な武器”として、開発現場での活用が広がっています。
事例本文はこちら ⇒ https://matlantis.com/ja/case-study/kuraray
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
🔷AGC株式会社｜実験化学者が“自ら使う”計算ツールに。開発プロセスに変革をもたらす
AGCでは、Matlantisの導入によって、実験化学者自身がシミュレーションを活用するようになりました。Matlantisの高速性と使いやすさにより、その場で仮説を検証しながら進めることができるようになり、材料探索の初期段階から計算が当たり前に組み込まれるプロセスが実現しています。
従来は「実験で試す → 計算で裏付ける」という順序が一般的でしたが、いまでは「まず計算で見通しを立ててから実験する」という流れが定着。研究者自身の設計アプローチや考え方にも大きな変化が生まれています。
事例本文はこちら ⇒ https://matlantis.com/ja/case-study/agc
