APS（The American Physical Society／日本販売総代理店：紀伊國屋書店）は、新しいゴールドオープンアクセス誌である「APS Open Science」と「PRX Intelligence」2誌を2026年に創刊しました。論文投稿の受付は2026年2月下旬から開始します。

創刊を記念して、両タイトルは2026年8月31日までAPCを免除します。

APS Open Science

「APS Open Science 」は、オープンサイエンス・コミュニティの研究者を支援するために設計された、独自の特長を備えたジャーナルです。
本誌は、多様な研究成果に対応できる柔軟な論文フォーマットや新しい論文種別を提供するとともに、迅速な査読および出版プロセスを目指しています。
研究論文に加えて、データおよびソフトウェアの成果、再現性研究、ならびに科学の進展にとって重要であると認識されているネガティブ結果や無効結果も積極的に受け入れています。
さらに、Physical Review 各誌からの原稿移管を効率的に行える仕組みも提供しています。

特徴

• フルOA誌
• 国際的な編集陣
• 迅速な査読・出版プロセス
• 物理とそれに関連する隣接分野からの研究が対象
• 多様な研究成果に対応できる柔軟な論文フォーマットや論文種別を提供
• 研究論文に加え、データ、ソフトウェアの成果、再現性研究、科学の進展に貢献するネガティブ結果や無効結果も受け入れ

編集チーム

「APS Open Science」の特徴のひとつは、その国際的なメンバーによって構成されたグローバルな編集チームです。日本からは、東京大学大学院情報理工学系研究科の中嶋浩平准教授が参加されています。

• Badreddine Assouar, Chief Editor, University of Lorraine and CNRS, Nancy, France
• Boyana Konforti, Managing Editor, American Physical Society, USA
• Cosmo Lupo, Associate Editor, Polytechnic University of Bari, Italy
• Kohei Nakajima, Associate Editor, University of Tokyo, Japan
• Claudia Ratti, Associate Editor, University of Houston, USA
• Luiz F. Zagonel, Associate Editor, University of Campinas, Brazil

※上記はEditorの情報です。Editorial boardを含む編集陣についてのより詳しい情報は、こちらをご覧ください。

対象分野

「APS Open Science」では、物理とそれに関連する隣接分野からの研究を幅広く提供します。

<分野例＞

音響学、人工知能、天文学・天体物理学、原子・分子物理学、生物物理学、化学物、理学、気候科学、複雑系およびネットワーク、計算科学・データ集約型科学、凝縮系物理学、宇宙論、地球科学・環境科学、電子工学・デバイス、エネルギー研究、流体力学、地球物理学、重力理論、産業物理学、情報理論、学際研究、磁性、材料科学、数理物理学、医用物理学、メゾスコピック物理、メタマテリアル、ナノサイエンス・ナノテクノロジー、非線形ダイナミクス、原子核物理学、光学、オプトエレクトロニクス、素粒子・場の理論、フォトニクス、物理化学、物理教育研究、生命システムの物理学、プラズマ科学・プラズマ技術、プラズモニクス、高分子科学、高分子材料、量子流体、量子材料、量子情報・量子技術、量子物理学、科学機械学習、半導体物理・半導体技術、ソフトマター・アクティブマター、固体力学、スピントロニクス、統計物理学・熱力学、弦理論、超伝導、超流動、表面科学、トポロジカル物理学、零次元・一次元・二次元材料

PRX Intelligence

「PRX Intelligence」は、人工知能（AI）と機械学習分野（ML）における影響力のある研究のための高水準かつフルオープンアクセスのジャーナルです。
本誌は、学際的な人口知能と機械学習コミュニティのために、高インパクトな発表・交流な場を提供するとともに、研究者・実務者・エンジニアなどのコミュニティを物理科学のエコシステムへシームレスに繋げることを目指します。

特徴

• フルOA誌
• 世界をリードする研究機関や大学での経験をもつ優れた編集陣
• 人工知能、機械学習分野からの研究が対象
• 人工知能・機械学習の手法そのものに関する研究、それらを物理科学および関連分野全体に応用した研究論文を歓迎
• PRXの伝統を基盤とし、厳正かつ公正な編集基準と人工知能・機械学習コミュニティに特化したスコープを融合

編集チーム

「PRX Intelligence」の編集陣は、世界をリードする研究機関や大学での経験をもつ優れた科学者によって構成されています。また、Editorial Boardメンバーの構成員は、それら編集者から選ばれ、Executive Editorから任命を受けた、積極的かつ優れた研究者です。

• Anatole von Lilienfeld, Chief Editor, University of Toronto, Vector Institute, Canada
• Kyle Welch, Managing Editor, American Physical Society, USA
• Ann B. Lee, Deputy Editor, Carnegie Mellon University, USA
• Nicola Marzari, Deputy Editor, EPFL and Paul Scherrer Institut, Switzerland
• Benjamin Nachman, Deputy Editor, Stanford University, SLAC National Laboratory, USA
• Michele Ceriotti, Associate Editor, EPFL, Switzerland
• Mario Krenn, Associate Editor, University of Tübingen, Germany
• Mariel Pettee, Associate Editor, University of Wisconsin–Madison, USA

※上記はEditorの情報です。Editorial boardを含む編集陣についてのより詳しい情報は、こちらをご覧ください。

対象分野

「PRX Intelligence」は、人工知能・機械学習の手法研究とともに、それを物理科学および関連分野に応用した研究も歓迎しています。

本誌の対象範囲は、従来の物理科学分野における理論・計算・実験を含み、さらに人工知能・機械学習が物理学に基づく科学的理解や研究能力の向上に寄与する場合には、計算機科学・数学・材料科学・工学・化学・生物学・地球科学・環境科学といった関連分野も範囲に含みます。

＜分野例＞

• 科学のための 機械学習・機械学習（AI/ML）手法：
  物理法則を組み込んだ学習（physics-informed learning）、代理モデルおよびハイブリッドモデル、科学データのための生成モデル、確率論的モデリング、不確実性定量化、解釈可能性と信頼性、因果的・機構的機械学習、設計および制御のための強化学習、科学的エージェントと自動化、AI に基づく最適化、実験計画やシステム工学に適用される統計的学習
• データ、シミュレーション、モデリング：
  マルチモーダルな実験データ・シミュレーションデータ・合成データ、文献からのメタデータの統合およびキュレーション、科学計算ワークロード、コストおよび時間に関するデータ
• 分野別応用：
  凝縮系物理および材料科学、物質の発見と合成、ソフトマターおよび流体、プラズマおよび核融合、原子・分子・光物理、高エネルギー物理および原子核物理、天体物理および宇宙論、地球物理および気候科学、エネルギーシステムおよびデバイス、イメージングおよびセンシング（顕微鏡法やトモグラフィーを含む）
• システム、ツール、計測機器：
  機械学習を活用した実験設計および制御、研究室向けロボティクス、研究施設における適応型／ストリーミング解析、計測機器向けのエッジ／組込み機械学習、実験・観測プラットフォームと統合された機械学習パイプライン、高性能計算
• 新興分野：
  量子対応／量子強化機械学習および量子系のための機械学習、機械学習による定理証明および科学的推論、科学応用に向けた信頼性が高く堅牢で安全性を考慮した機械学習、エージェント型およびロボット AI

APSの紹介

APSは物理学界をリードする出版社として、長きにわたり高い評価を得ています。1893年に米国カーネル大学で「The Physical Review」が創刊され、2018年には125周年を迎えました。同年にPhysical Review Lettersが60周年、また2020年はPhysical Review A, B, C, D が50周年となり、Physical Review Research, PRX Quantum, PRX Energyが創刊されるなど、更なる発展を続けています。2023年には新たにPRX Lifeも創刊されました。

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