AIが解く世界の難問 · 化学・材料 · arXiv · 2026-10-22
JANUS：不規則材料のためのマルチモーダル基盤ニューラルサンプラー
原題: JANUS: A Multi-modal Foundation Neural Sampler for Disordered Materials
化学組成・原子構造・体積を同時に探索し、系のエネルギーから直接学習するマルチモーダル基盤ニューラルサンプラーJANUSを提案した。平衡配置を事前に生成する必要がなく、参照のモンテカルロサンプリングに比べ約3桁少ないエネルギー評価で自由エネルギーと相挙動を再現し、多成分合金では実験で観測される局所化学秩序の再現や、進化的言語モデルエージェントと組み合わせた光学・機械特性のバランスした合金設計を可能にした。さらにシリコンやダイヤモンドを含む半導体で15元素に及ぶ空孔・ドーパントを探索してシリコンEセンターなど既知の欠陥を再現し、シリコン中のS-Tiやダイヤモンド中のB-[O]-Oなど量子工学向けの新たな欠陥候補対・三重項を、ハイブリッド汎関数DFTで検証された深いギャップ内準位とともに同定した。