米国では先に挙げたMGIの取り組みが有名である。2011年に米国国立標準技術研究所（NIST）を中心に始まったMGIは、MI開発において多くの成果を上げた^*6。代表的な事例は分子モデリングとX線小角散乱実験および進化的最適化手法を組み合わせ、ジブロック共重合体のミクロ相分離構造を詳細に推論した研究である^*7。他にも、極性金属^*8や有機発光ダイオード^*9の材料に対しても成功を収めている。

民間においては、2016年に、農業分野向けのバイオ分子探索を目的として、米Dow AgroSciencesがバイオテクノロジーに関するソフトウェア開発企業である米TeselaGenとの事業提携を発表した^*10。また、2017年には、機械学習を用いた材料・化学物質探索を目的として、米Dow Chemicalが量子コンピュータ技術で有名なカナダの米1QB Information Technologiesとの事業提携を発表している^*11。

欧州ではHorizon 2020（2014～2020年）におけるNovel Materials Discovery（NOMAD）プロジェクトおよびスイス独自のプロジェクトであるMaterials Revolution Computational Design and Discovery of Novel Materials（MARVEL）が代表的な取り組みとして挙げられる。NOMADではMIのためのビックデータ分析ツールが開発され、NOMAD Laboratory^*12上でインターフェースが提供されている。NOMAD Laboratoryでは計算材料科学のデータの収集と共有も実施しており、世界中からデータを集積している。共有するデータにはDOI（Digital Object Identifier）を付与することができ、データ作成者の権利を守りつつオープンイノベーションを進めることができる。MARVELは量子シミュレーションデータを用いた新材料開発を目指し、MIのフレームワークのひとつであるAiiDa（Automated Interactive Infrastructure and Database for Computational Science）^*13にデータを収載している。

民間においては、独BASFが、計算機メーカの米Hewlett Packard Enterpriseと世界最大級の工業化学研究用スーパーコンピュータを共同開発し、シミュレーションを用いた新規ポリマー設計の高速化などに取り組むと2017年に発表した^*14。さらに2018年には、新規触媒の開発に向け、MIの先端企業である米Citrine Informaticsとの事業提携を発表した^*15。

中国では、2015年に中国科学技術部がMGIと同様の思想に基づく研究プロジェクトとして「材料遺伝子工学のキーテクノロジーとサポートプラットフォーム」に関するキープロジェクト（Materials Genome Engineering、MGE）を立ち上げ、現在に至るまで材料の基礎理論、キーテクノロジー、サポートプラットフォームに関する研究開発を継続している^*16。既に数多くの新規材料開発が行われており、例えばフェーズフィールドシミュレーションとそのシミュレーションデータを利用した機械学習により、ポリマー系誘電体の絶縁破壊を定量的に計算するための計算モデルを構築し、誘電体の絶縁破壊に対して最適化した材料設計をすることで絶縁破壊電界強度を最大43%向上させたとしている^*17。MGEは第11次5カ年計画（2006～2010）に構築された材料データベースMaterials Scientific Data Sharing Network（MSDSN）やNational Environmental Corrosion Platform（NECP）が開発したポータルWebサイトChina Gateway to Corrosion and Protectionに収載されたデータを活用するなど、中国全土の研究拠点でデータ駆動型AIを活用した材料開発を強力に推進していることも特徴である^*18。