ケンブリッジ大学などの研究者らが、AIに科学の数式を発見させる新しい方法を発明したとのこと。
がんやウイルス感染、遺伝子データなど多様な問題で有効で、また、実際に見つかった数式が示す仮説が実験で裏付けられたようです。
ICML 2026採択。
研究者らが考えたのは、以下の仕組み。
① 数式を構成する一つひとつの項について「この項を消したら予測精度がどれだけ悪化するか」という細かい貢献度（影響スコア）を計算する
② それを手がかりにAIが有望な項を残し無駄な項を捨てながら数式を組み立てる
実際にこの手法を使うと多くの場合で最も正確な数式を見つけられたとのこと。
さらに、『遺伝子の中ほどでのDNAメチル化が、転写の一時停止を抑える（＝転写がスムーズに進む）』という新しい仮説をAIが自力で導き出し、それを本物の実験で裏付けることができたそうです。
なお、これまでは「予測が当たったか外れたか」という大ざっぱな点数しかAIに伝えなかったため、数式のどの部分が良くてどこが悪いのかがわからず、試行錯誤が非効率でした。
「AI for Science」も、AIの使い方で成果が大きく変わりそうです。
