本記事では、LLMを活用した科学実験の進め方についての研究を取り上げます。
学術情報が爆発的に増え、領域間の連携が複雑化しているいま、研究者があらゆる分野の知見を十分に把握するのは容易ではなくなりつつあります。
そこで研究者らは、LLMにその役割を担わせるための方法論を作りました。
背景
学術論文や実験データが驚くほど急激に増加しているため、新たな仮説を生み出すために全体を俯瞰しようとすると、相当な専門知識と労力が要るようになってきました。たとえば、生命科学と情報科学を組み合わせようとする場面では、どちらの分野にも通じた研究者でないかぎり膨大な文献や複雑な実験条件を理解しきれないといった状況になりがちです。
学際的な連携によって大きな飛躍が生まれることは期待されているものの、領域が細分化すればするほど専門性は深まり、成果を共有する際にも莫大な情報量が立ちはだかっているように感じられます。
こうした困難を少しでもやわらげる方法として、LLMが注目されています。LLMを活用することで、文献やデータを俯瞰し、要点を押さえながら既存の仮説を検証し直す仕組みを実現しやすくなると考えられています。
これまでは、論文中のキーワード検索やデータ解析など、決まりきった範囲の処理を実行することが中心でした。しかし、試行錯誤そのものを助けたり、多方面の専門知識を統合して議論を進めたりする可能性もあります。
研究者たちは、LLMを活用して新しい仮説の自動生成を試み、仮説が妥当かどうかを検証しやすくする指針づくりに取り組みました。論文の要点や実験データの主要な項目を一度に整理して、重複や見落としを減らす活用法などが模索されています。
複数の専門領域が関わる研究では、しばしば未知の組み合わせが発見されるため、LLMのような汎用的なテキスト処理技術が、今後の科学のさらなる展開を後押しする可能性があります。
以下で詳しく紹介します。
