AI框架DielecMIND发现5种新型超高介电常数材料，该类材料总量增加35%
研究团队提出DielecMIND框架，结合大语言模型假设生成与第一性原理计算验证，发现5种介电常数超过150的新型材料，其中Ba₂TiHfO₆介电常数达637且在800K下稳定。
大语言模型预测金属有机框架材料工业化放大，准确率达91.4%
研究团队开发ESU-MOF框架，通过文献挖掘数据集和正无标签学习策略微调大语言模型，预测MOF材料合成放大潜力，准确率达91.4%，可加速MOF从实验室到工业的转化。
美国墨西哥湾沿岸各州探索绿氢替代搁浅油气资产
CleanTechnica报道，美国墨西哥湾沿岸各州正在探索利用绿氢替代搁浅的石油和天然气资产，休斯顿大学等机构研究显示该地区现有海上油气基础设施经改造可用于绿氢生产和运输。
日本制药企业加速向CDMO委托外包，研发早期即引入合同制造
GEN报道，日本制药企业正越来越多地在产品生命周期更早阶段向合同研发生产组织（CDMO）进行外包，涉及多肽、小分子等多种药物类型。Neuland Laboratories等CDMO企业正在受益于这一趋势。
中国国务院提出严格控制化石能源消费，加强对高排放企业监管
中国国务院发布文件提出严格控制化石能源消费并加强高排放企业监管。该文件由国务院总理李强主持的能源发展专题学习会后发布，释放加速推进碳达峰碳中和的政策信号。
UL Solutions升级大型电池储能系统防火测试标准
UL Solutions宣布增强针对大型电池储能系统（BESS）的大规模防火测试能力，覆盖热失控传播抑制、防火隔离及灭火有效性等关键指标，为法规部门和消防机构提供安全评估依据。
美国四名共和党议员提出《美国能源主导法案》保留商业太阳能税收抵免
四名共和党众议员提出《美国能源主导法案》，旨在延长商业太阳能投资税收抵免（48E）和生产税收抵免（45Y）的有效期限，同时涵盖能效和清洁氢领域。此举在共和党内关于IRA清洁能源补贴存废的分歧中具有标志性意义。
INEOS投资45亿欧元在安特卫普建设新一代乙烯裂解装置Project ONE
INEOS在比利时安特卫普投资45亿欧元建设Project ONE乙烯裂解装置，碳排放比欧洲平均水平降低三分之二。该项目是欧洲近30年来首个新建裂解装置，但未获得欧盟创新基金支持，CEO拉特克莱夫呼吁欧盟政策应支持实际脱碳项目。
诺华放射性配体疗法Lutathera即将面临仿制药竞争
诺华的放射性配体疗法Lutathera可能很快面临首个仿制药竞争。该药物用于治疗胃肠胰神经内分泌肿瘤，是放射药学领域的先驱产品。竞争对手正寻求在这个由诺华主导的市场中引入首仿药，标志着放射药学领域进入关键竞争阶段。
CATL发布新一代电池技术矩阵：神行快充3分44秒、麒麟电池续航1500公里
宁德时代在超级科技日发布六大电池创新，包括第三代神行超充电池（10%-80%仅需3分44秒）、麒麟凝聚态电池（轿车续航1500公里）、Naxtra钠离子电池（2026年底量产），并计划年内建设4000座充换电一体站。
首个唐氏综合征产前大脑单细胞图谱揭示神经元发育异常机制
UCLA研究团队分析了超过10万个来自孕13至23周胎儿大脑皮层的细胞核，绘制了首个唐氏综合征产前大脑的单细胞分辨率分子图谱。研究发现唐氏综合征导致神经前体细胞过早进入神经元生产阶段，耗竭自身储备并改变神经元类型的平衡，这为理解唐氏综合征患
迄今最重的芳香环之一：三角铋原子簇揭示重元素体系中的环电流行为
研究人员合成了一种由铋原子组成的三角形簇合物，该化合物加入了芳香族分子的行列，成为迄今报道的最重芳香环体系之一。这一发现有助于阐明环电流在重元素体系中的行为规律，为重元素化学和芳香性理论开辟了新的研究方向。
特朗普政府推进大麻药品重新分类，经FDA批准的大麻产品将被列为低风险药物
特朗普政府正在推动大麻的药品重新分类行动。根据新政策，经FDA批准并受州级大麻许可证监管的大麻产品将被归类为较低风险的药物类别。这一举措有望促进大麻类药品的医学研究，并为 cannabis 相关药物的正规化研发铺平道路。
澳大利亚国家电力市场电池储能管道达33.2GW，74%项目配备构网型逆变器
澳大利亚能源市场运营商（AEMO）最新数据显示，澳大利亚国家电力市场（NEM）的电池储能管道在2026年第一季度达到33.2GW，同比增长62%，其中约74%的项目确认配备构网型逆变器。公用事业级电池储能占NEM连接流程中全部67.3GW项
"光学龙卷风"技术利用液晶材料实现量子通信新突破
华沙大学、军事技术学院和法国CNRS研究所的联合团队利用液晶材料中的自组织结构"toron"，成功生成了稳定的光学涡旋——即"光学龙卷风"。该技术在光的最稳定最低能态下实现了复杂光场调控，为量子通信和光子器件的小型化开辟了新路径。
AI通过单个细胞对压力的反应预测乳腺癌风险
GEN报道，研究人员利用AI和微流控技术，通过观察单个上皮细胞对机械压力的反应来预测乳腺癌风险。该模型基于"力学衰老"概念，结合机器学习分析细胞力学行为，为乳腺癌早期筛查提供了全新路径。
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