Matlantis bringt Claude Code in die atomistische Simulationsplattform ein und veröffentlicht die öffentliche Skills-Bibliothek auf GitHub

(SeaPRwire) –   Neue Integration ermöglicht es Forschern, Simulationen über natürliche Sprache zu erstellen, zu bearbeiten und auszuführen, wodurch fortgeschrittene computergestützte Chemie für Nicht-Spezialisten zugänglich wird

CAMBRIDGE, Mass. und TOKYO, 27. Mai 2026 — Matlantis, ein führender Anbieter von KI-gestützter atomistischer Simulation für die industrielle Materialforschung und -entwicklung, hat heute eine neue KI-Agenten-Integration für seinen universellen atomistischen Simulator angekündigt, die es Forschern ermöglicht, Simulationen mit natürlichen Sprachbefehlen zu erstellen und auszuführen. Die Veröffentlichung umfasst eine öffentliche Skills-Bibliothek auf GitHub, die sofort verfügbar ist, sowie einen kommenden Installer, der Anthropic’s Claude Code direkt in der Matlantis-Terminalumgebung ausführen wird.

Atomistische Simulation erforderte lange Zeit eine Kombination aus Kenntnissen in computergestützter Chemie, Programmierkenntnissen und Umgebungsexpertise – eine Hürde, die die Technologie in der Hand von Spezialisten beließ, während der Rest der Materialforschung und -entwicklung zunehmend fachübergreifend wurde. Matlantis hat bereits einen Großteil der Infrastrukturlast beseitigt, indem es sein hochpräzises KI-Modell, PFP (Preferred Potential), als Cloud-Dienst bereitstellt. Diese Veröffentlichung zielt auf die letzte verbleibende Hürde ab: die Skripting-Ebene, die zwischen der Frage eines Forschers und einer funktionierenden Simulation steht.

Die Integration kommt zu einem Zeitpunkt, an dem KI-Agenten in technischen Arbeitsabläufen von der Experimentierphase in den Produktionseinsatz übergehen. Durch die Einbettung von Claude Code in Matlantis und den Zugriff auf eine domänenspezifische Skills-Bibliothek verbindet Matlantis die Fähigkeiten von Allzweck-Agenten mit den spezialisierten Prozeduren und APIs, die Simulationsarbeit tatsächlich erfordert.

„Simulation hatte immer drei Hürden: die Infrastruktur, die Wissenschaft und das Skripting. Wir haben fünf Jahre damit verbracht, die erste zu beseitigen“, sagte Daisuke Okanohara, President & CEO von Matlantis. „Diese Veröffentlichung zielt darauf ab, die dritte zu beseitigen, und sie verändert, wer in einer F&E-Organisation glaubwürdig atomistische Simulation durchführen kann.“

Eine öffentliche Skills-Bibliothek, jetzt verfügbar

Die auf GitHub veröffentlichte Skills-Bibliothek bündelt Matlantis-spezifisches Wissen – Funktionen, APIs und repräsentative Arbeitsabläufe – in einem Format, das Allzweck-KI-Agenten laden und referenzieren können. Dies gibt Agenten Zugang zu Expertise, die nicht in ihren zugrundeliegenden Trainingsdaten vorhanden ist, und ermöglicht es ihnen, genauere, kontextbewusste Simulationsskripte beim ersten Versuch zu generieren. Zu den anfänglichen Arbeitsabläufen gehören Strukturrelaxation, Molekulardynamik, Reaktionspfaderkundung, Kristallstrukturvorhersage, Visualisierung und das Abrufen von Strukturen aus externen Datenbanken. Die Bibliothek wird sich erweitern, wenn sich die Anwendungsfälle der Kunden weiterentwickeln.

Claude Code, eingebettet in die Simulationsumgebung

Ein Installer, dessen Veröffentlichung für ein bevorstehendes Update geplant ist, wird es Nutzern ermöglichen, Anthropic’s Claude Code direkt aus dem Matlantis-Terminal zu starten. Den Agenten im Kontext laufen zu lassen bedeutet, dass Forscher in einfacher Sprache beschreiben können, was sie simulieren möchten, die zugrundeliegenden Skripte generieren oder bearbeiten, die Berechnung ausführen und die Ergebnisse interpretieren können, ohne den Arbeitsablauf zu verlassen. Für experimentelle Forscher, denen Programmierkenntnisse fehlen, eröffnet dies die Simulation als praktisches Werkzeug. Für rechnerische Spezialisten beseitigt es die repetitive Skripting-Arbeit, die typischerweise zwischen Hypothese und Ergebnis steht.

Was es für F&E-Teams ändert

Experimentelle Forscher können Simulationen nun durch Konversation statt durch Code generieren und interpretieren. Spezialisten für computergestützte Chemie können die Zeit für die Reproduktion veröffentlichter Analysen, das Screening von Kandidaten und die Anpassung von Arbeitsabläufen für neue Systeme verkürzen und einen „Zuerst ausprobieren, dann analysieren“-Rhythmus übernehmen. F&E-Leiter gewinnen die Fähigkeit, rechnerische Methoden auf eine breitere Palette von Forschungsthemen anzuwenden, einschließlich Fragen, die zuvor zurückgestellt wurden, weil sie den für ihre Einrichtung erforderlichen Spezialistenaufwand nicht rechtfertigten.

„Matlantis ermöglicht es Nicht-Spezialisten bereits, Materialverhalten mit hoher Genauigkeit und Geschwindigkeit vorherzusagen“, sagte Okanohara. „Da KI-Agenten nun eine praktische Schnittstelle für komplexe Werkzeuge sind, können wir die verbleibende Lücke zwischen der Frage eines Forschers und einer laufenden Simulation schließen. Das Ziel ist es, unentdecktes Wissen in der physischen Welt durch natürliche Sprache ebenso zugänglich zu machen, wie Wissen in der textuellen Welt es geworden ist.“

Verfügbarkeit

Die Matlantis Skills-Bibliothek ist ab sofort auf GitHub verfügbar. Der Installer, der es Claude Code ermöglicht, in der Matlantis-Terminalumgebung zu laufen, wird in einem bevorstehenden Update veröffentlicht. Weitere Informationen finden Sie unter matlantis.com.

Über Matlantis

Gemeinsam entwickelt von PFN und ENEOS ist Matlantis ein universeller atomistischer Simulator, der die groß angelegte Materialentdeckung unterstützt, indem er das Verhalten neuer Materialien auf atomarer Ebene im Computer nachbildet. PFN und ENEOS haben ein Deep-Learning-Modell in einen konventionellen physikalischen Simulator integriert, um die Simulationsgeschwindigkeit um das Zehntausendfache zu erhöhen und eine Vielzahl von Materialien zu unterstützen. Matlantis wurde im Juli 2021 als cloudbasierte Software-as-a-Service von Matlantis Corp. (ehemals Preferred Computational Chemistry) auf den Markt gebracht, einem Unternehmen, das gemeinsam von PFN, ENEOS und Mitsubishi Corporation investiert wurde.

Matlantis wird von über 150 Unternehmen und Organisationen zur Entdeckung verschiedener Materialien eingesetzt, darunter Katalysatoren, Batterien, Halbleiter, Legierungen, Schmierstoffe, Keramiken und Chemikalien. Weitere Informationen finden Sie unter: https://matlantis.com/en/.

Medienkontakt:
Emily Townsend
Scratch Marketing + Media for Matlantis
matlantis@scratchmm.com