科学においてAIが解を探すだけでなく「何を解くべきか」「何を目指すべきか」という目的そのものを考えて研究するシステムが開発されたとのこと。
実験では、抗生物質の研究で人間が途中でアドバイスを与えた場合とほぼ同等の成果が出ています。
AIが「〇〇と××の間にトレードオフがある」とか 「この□□は△△的に不安定だ」といった洞察を専門家レベルで導き出し、適切な対策を講じるそうです。
さらに抗生物質だけでなく、磁石材料、超硬材料、遺伝子発現を制御するDNA配列、化学プラントの設計といった全く異なる分野でも有効であると示されています。
人間の科学者が試行錯誤しながら「この指標も追加しよう」「こっちの重みを調整しよう」と評価基準を改良していくプロセスをAI自身が行う発想が実装されつつという報告でした。
📄 参照論文
Accelerating Scientific Discovery with Autonomous Goal-evolving Agents
所属: Cornell University, The Ohio State University, Yale University