人工知能が科学を変える4つの方法

新たな医学研究から宇宙の新たな理解まで、新しいモデルは科学界に衝撃を与えました。

世界中のほとんどの人が、人工知能 (AI) が将来、良くも悪くも世界をどのように変えるのかに注目しています。しかし実際には、人工知能は、これらの変化がまだあまり明白ではないにもかかわらず、現在にいくつかの大きな変化をもたらしています。

医療および科学研究コミュニティは当然ながら AI 導入の最前線に立っており、すでに新製品につながり、物質や宇宙に対する見方さえも変えるような大きな発見をしています。

この記事では、過去 1 年間だけで AI によって行われた画期的な 4 つの発見について説明します。

人工知能が科学を変える4つの方法

1. 人工知能が医学研究を加速させる

おそらく最も重要な進歩は生物学の分野で達成された。ミシガン大学は今年初め、1日あたり最大1万回の細菌実験を自律的に実行できる新しいモデルの開発を発表した。 BacterAI プラットフォームは、医療研究の範囲とスピードを大幅に向上させ、生活を改善したり命を救ったりする技術の急速な開発につながる可能性を秘めています。

人体の内外には数兆個の細菌が生息しており、その中には有害なものもありますが、多くは私たちの日常の身体機能に不可欠です。細菌がどのように生き、成長し、他の細菌や組織と相互作用するかをより深く理解することで、科学界は、さまざまな感染症を治療する新しい方法を発見し、人間の寿命を延ばし、老化に伴う身体的および認知的問題を克服する方法を生み出す寸前にあるかもしれない。

さらに、BacterAI は、特定の細菌種について何も知らなくても研究を開始できます。細菌種の 90 パーセントはまだ研究されていません。モデルは独自のデータ セットを作成し、独自の実験室実験を設計し、結果を解釈し、その結果を人間が理解してさらにテストできるような形で抽出します。

最近のデモンストレーションでは、このプラットフォームは数百万に上るアミノ酸の組み合わせをテストすることで、2種類の一般的な口腔細菌の代謝を分析しました。このロボットは、通常であれば数週間、数か月、あるいは数年かかるタスクを、9 日間で 90% の精度で完了しました。

2. 新薬

医薬品の発見も、AIの導入によって大きな恩恵を受ける分野です。 MITテクノロジーレビューのウィル・ダグラス・ヘブン氏は、AIは、最長10年かかり数十億ドルかかることもある医薬品研究のペースを速め、コストを削減するだけでなく、必要性が限られているために見過ごされがちな希少疾患の治療研究を前進させる可能性もあると指摘している。

たとえば、多くのがん患者は、特定の DNA やその他のマーカーに合わせて調整された薬剤から大きな恩恵を受けることができますが、これらの薬剤は製造が難しく、費用もかかるため、多くの試行錯誤が必要になることがよくあります。 AI は、実際の患者の組織の微細な変化を調べて、何が効果的で何が効果的でないかを従来の方法よりも迅速かつ正確に学習することで、このプロセスを大幅に改善できます。

しかし、おそらく AI によって可能になるより深遠な発見は、より難解ではあるが同様に重要な純粋科学研究の領域に属するものなのでしょう。過去における最も重要な知識の進歩のいくつかはここで起こりました (F=ma、E=MC²)。AI は大量のデータを処理し、人間が観察および分析できない隠れたパターンを見つけることで、この分野で優れた成果を上げることができます。

3. 物理宇宙の再想像

たとえば、コロンビア大学の研究者たちは最近、粒子の動きを制御する一連の新しい変数を発見し、物理学に対するまったく新しい理解を切り開きました。研究チームは、単純な二重振り子から暖炉の炎まで、動く物体のビデオを分析し、運動量や角速度などの変数を識別して将来の動きを予測できる AI モデルを開発した。検出された変数のほとんどはよく知られたものだったが、あまり知られていないものもいくつかあり、それがモデルの予測の精度に非常に重要であることが判明した。

さらに興味深いのは、研究者が実験を複数回実行したとき、変数の数は同じままであったが、予測に使用される特定の変数が変わったことです。このことから、宇宙を記述する方法は複数ある可能性が生まれ、何十年も物理学者を悩ませてきた難題のいくつかは、変数を再考することで解決できる可能性がある。タイムトラベルしてみませんか?

4. 物質的な利益

さらに実用的なのは、ブルックヘブン国立研究所で進行中の研究で、同研究所はAI主導の「自己実験」を使用して3つの新しい自己組織化ナノ構造を生み出し、医学研究を強化している。通常、既存の材料の構造的組み合わせをすべて研究して新しい材料を作成するのは面倒で費用もかかります。ブルックヘブンのモデルは、分光法、超高輝度X線、その他の技術からのデータを使用して最も有望な組み合わせを計算し、実験をゼロから自律的に定義して実行することができます。

潜在的に重要な発見の 1 つは、通常 1 か月以上かかるプロセスである、わずか 6 時間の実験の後で出現した独自のナノスケールの「はしご」でした。これら 3 つの新素材の潜在的な用途は、マイクロエレクトロニクスからクリーンエネルギー ソリューションまで多岐にわたります。

最後に

科学的発見の偉大な時代は、望遠鏡、顕微鏡、ラジオ、デジタルコンピューティングなどの新しいツールとテクノロジーの開発によって大きく推進されてきました。そのたびに、私たち自身の感覚が強化され、宇宙を見たり聞いたり知覚したりすることで、知識が広がります。人工知能は、データを取り込んで結論を導き出す能力をさらに洗練させ、脳の思考能力を劇的に高める可能性があります。

現在、AI は主に主要な科学機関の手に委ねられています。しかし、それが規模を拡大し、より広範囲に及ぶようになると、次にどのような真実が明らかになるかは誰にもわかりません。