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AI が科学的発見を加速: 眠らない科学者

人工知能と機械学習 (AI/ML) は、データをより高速に処理するために使用されており、より多くの科学的進歩につながっています。

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クォンタムラン・フォーサイト
2023 年 12 月 12 日

洞察の要約

AI、特に ChatGPT のようなプラットフォームは、データ分析と仮説生成を自動化することで科学的発見を大幅に加速させています。膨大な科学データを処理する能力は、化学や材料科学などの分野を進歩させるために不可欠です。 AI は、新型コロナウイルス感染症ワクチンの開発において極めて重要な役割を果たし、迅速な共同研究の能力を実証しました。米国エネルギー省のフロンティアプロジェクトと同様、「エクサスケール」スーパーコンピューターへの投資は、医療とエネルギーにおける科学の進歩を促進するAIの可能性を浮き彫りにしています。研究への AI の統合により、学際的なコラボレーションと迅速な仮説検証が促進されますが、共同研究者としての AI の倫理的および知的財産への影響についても疑問が生じます。

AI が科学的発見のコンテキストを加速する

科学はそれ自体が創造的なプロセスです。研究者は、新薬、化学応用、業界全体のイノベーションを生み出すために、常に自分の心と視野を広げなければなりません。しかし、人間の脳には限界があります。結局のところ、宇宙には原子の数よりも多くの分子の形態が考えられます。誰もそれらすべてを調べることはできません。可能な科学実験の無限の多様性を探索しテストする必要性により、科学者は研究能力を拡張するために新しいツールを継続的に採用するようになりました。最新のツールは人工知能です。

科学的発見における AI の使用は、ディープニューラルネットワークと、特定のトピックに関するすべての公開資料から科学的知識を一括生成できる生成 AI フレームワークによって推進されています (2023 年)。たとえば、ChatGPT のような生成 AI プラットフォームは、膨大な量の科学文献を分析および合成でき、化学者による新しい合成肥料の研究を支援します。 AI システムは、特許、学術論文、出版物の広範なデータベースをふるいにかけ、仮説を立て、研究の方向性を導きます。

同様に、AI は分析したデータを使用して独自の仮説を考案し、個々の科学者が匹敵するのは不可能と思われる規模で、新しい分子設計の探索を広げることができます。このような AI ツールを将来の量子コンピューターと組み合わせると、最も有望な理論に基づいて、特定のニーズに対応するために新しい分子を迅速にシミュレートできるようになります。その後、理論は自律的なラボテストを使用して分析され、別のアルゴリズムが結果を評価し、ギャップや欠陥を特定し、新しい情報を抽出します。新しい疑問が生まれ、好循環が再び始まります。そのようなシナリオでは、科学者は個々の実験ではなく、複雑な科学的プロセスと取り組みを監督することになります。

破壊的な影響

科学的発見を加速するために AI がどのように使用されているかの一例は、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) ワクチンの開発でした。学界からテクノロジー企業までの 87 組織からなるコンソーシアムにより、世界中の研究者がスーパーコンピューター (ML アルゴリズムを実行できる高速コンピューティング機能を備えたデバイス) にアクセスし、AI を使用して既存のデータや研究を精査できるようになりました。その結果、アイデアや実験結果の自由な交換、高度なテクノロジーへのフルアクセス、より迅速で正確なコラボレーションが実現します。さらに、連邦政府機関は、新しいテクノロジーを迅速に開発する AI の可能性を認識しています。たとえば、米国エネルギー省 (DOE) は、科学的発見を促進するための AI テクノロジーへの投資として、4 年間で最大 10 億米ドルの予算を議会に要請しました。これらの投資には、「エクサスケール」（大量の計算を実行できる）スーパーコンピューターが含まれます。

2022年10月、DOEはテクノロジー企業ヒューレット・パッカード（HP）に、最速のエクサスケールスーパーコンピューター「フロンティア」の開発を依頼した。このスーパーコンピューターは、今日のスーパーコンピューターよりも最大 8 倍速く ML 計算を解決し、XNUMX 倍複雑な問題の解決策を見つけることが期待されています。同庁は、がんや病気の診断、再生可能エネルギー、持続可能な材料の発見に重点を置きたいと考えている。

DOE はアトムスマッシャーやゲノム配列決定などの多くの科学研究プロジェクトに資金を提供しており、その結果、DOE は大規模なデータベースを管理することになりました。同庁は、このデータがいつかエネルギー生産や医療などを進歩させる画期的な発見につながることを期待している。新しい物理法則から新しい化合物の推定に至るまで、AI/ML は曖昧さを取り除き、科学研究の成功の可能性を高める重要な仕事を行うことが期待されています。

AI が科学的発見を加速することの影響

AI が科学的発見を加速することの広範な影響には、以下が含まれる可能性があります。

さまざまな科学分野にわたる知識の迅速な統合を促進し、複雑な問題に対する革新的な解決策を促進します。この利点により、生物学、物理学、コンピューターサイエンスなどの分野からの洞察を融合して、学際的なコラボレーションが促進されるでしょう。
AI は万能の研究室アシスタントとして使用されており、人間よりもはるかに速く膨大なデータセットを分析し、より迅速な仮説生成と検証につながります。日常的な研究タスクを自動化することで、科学者は複雑な問題やテストや実験結果の分析に集中できるようになります。
研究者は、AI に創造性を与えて、さまざまな研究分野における科学的探求に対する独自の疑問と解決策を開発することに投資しています。
AI が天文データの処理、天体の識別、ミッションの計画を支援することで宇宙探査が加速します。
科学者の中には、AI の同僚や共同研究者に知的著作権や出版物のクレジットを与えるべきだと主張する人もいます。
スーパーコンピューターに投資する連邦政府機関が増え、大学、公的機関、民間部門の科学研究所にとって、ますます高度な研究の機会が可能になります。
医薬品開発の迅速化と、材料科学、化学、物理学のブレークスルーにより、将来の無限のイノベーションにつながる可能性があります。