米国エネルギー省、AIによる科学的発見の自動化を支援するために1,600万ドルを投資

技術の複雑さが年々増すにつれ、科学的な革新と発見への扉がより多くの分野に開かれています。現在の問題は、データがかつてないほど増加しているため、研究者がデータを効率的に抽出することが困難になり、技術移転がますます困難になっていることです。この目的のため、米国エネルギー省（DOE）は、「科学的発見の自動化」に関する機械学習（ML）と人工知能（AI）の研究プロジェクトに最大1,600万ドルの資金を提供することを決定しました。

米国エネルギー省からの援助は、主に科学研究のための関連AIとカスタマイズされた機械学習アルゴリズムの開発を含む5つの研究分野に資金を割り当てる。

これらのアルゴリズムは、さまざまなソース (観察研究、科学実験、さらにはシミュレーション) からの大量のデータを解析し、新しい科学的発見を可能にする関連する洞察を生成するように設計されています。

これを基に構築された特定の AI および ML システムは、異常気象の発生時期の予測、電力網の動的観測、宇宙や物理学に関連する結論の導出に役立つことが期待されています。

エネルギー省は明らかにこれらのアルゴリズムに興味を持っており、同省には分析に必要な大量のデータを生成できる高度な科学インフラが数多くある。

一方、人間の科学者は、洞察と発見における画期的な進歩を求めて努力してきました。結局のところ、これほど大量の情報を分類することは、人間の能力の限界をはるかに超えています。

最後に、米国エネルギー省科学局の先端科学計算研究担当副所長バーバラ・ヘランド氏は声明で次のように述べた。

• 科学的アプリケーション、アルゴリズム、アーキテクチャ、および高性能コンピューティング エコシステムが、破壊的な技術変化を推進しています。
• これらのプロジェクトでは、科学的発見を支援し、データ分析を自動化して、ますます複雑かつ関連性の高い問題を解決するために、人工知能と機械学習における潜在的に影響力の大きいアプローチを探求します。