現代の研究所では、人工知能（AI）を活用して実験結果をこれまでにない速さで処理しています。AIを自動化機器やスーパーコンピューターと統合することで、科学者は膨大なデータセットをリアルタイムで解析し、瞬時にパターンを特定し、従来の遅い実験を行わずに結果を予測することさえ可能となっています。この能力は、材料科学から生物学まで幅広い分野で革命をもたらしています。

以下に、AIが実験データ解析を大幅に高速化する主な方法をご紹介します：

• 自動化された「自律型」研究所：AIが導くロボットが実験を連続的に実施し、どのサンプルを検査するかを選択することで、待機時間や重複測定を削減します。
• リアルタイムデータ処理：機器からストリーミングされるデータはAI駆動の計算システムに即座に送られ、研究者は結果が数日ではなく数分で返ってくるため、実験をその場で調整できます。
• 予測的機械学習モデル：一度学習したAIモデルは実験を計算上でシミュレート可能です。例えば、数千もの分子構造や遺伝子発現プロファイルを数分で生成し、従来の実験が数週間から数ヶ月かかる作業を短縮します。
• エンドツーエンドの研究自動化：MITのFutureHouseのような広範なAIプラットフォームは、文献調査やデータ収集から実験設計、解析までの全工程を自動化し、多くの重要な研究ステップを効率化しています。

これらの進歩により、科学者は単なるデータ処理ではなく洞察の創出に集中でき、発見のスピードが飛躍的に向上しています。

研究所におけるAI駆動の自動化

研究者たちは、最小限の人間の介入で実験を実施する自律型研究所の構築を進めています。
例えば、ローレンスバークレー研究所のA-Lab施設では、AIアルゴリズムとロボットアームを組み合わせています。AIが試すべき新素材を提案し、ロボットが迅速に混合・試験を繰り返すことで、「ロボット科学者」の緊密なループが形成され、有望な化合物の検証が手作業よりもはるかに速く行われています。

同様に、MITのFutureHouseプロジェクトでは、文献検索、実験計画、データ解析などのタスクを担当するAIエージェントを開発し、科学者が発見に専念できる環境を整えています。

特に注目すべき例は、アーゴンヌ国立研究所の自律走査型顕微鏡です。このシステムでは、AIアルゴリズムがサンプルのランダムなポイントをスキャンし、次に注目すべき特徴がどこにあるかを予測します。

データが豊富な領域にのみ焦点を当て、均一な部分をスキップすることで、従来のポイントごとのスキャンよりもはるかに速く有用な画像を収集します。アーゴンヌの科学者たちは、「オンザフライ」のAI制御が「人間の介入を不要にし、実験を劇的に加速する」と説明しています。

実際には、これにより高需要の機器の時間利用効率が大幅に向上し、研究者は手動で1回行うのにかかる時間で複数の高解像度スキャンを実施可能となっています。

研究施設におけるリアルタイムデータ処理

大規模な研究施設では、データが生成されると同時にAIで解析しています。バークレー研究所では、顕微鏡や望遠鏡からの生データが直接スーパーコンピューターにストリーミングされます。

機械学習のワークフローが数分以内にこのデータを処理します。例えば、新しいプラットフォームDistillerは、電子顕微鏡の画像を撮影中にNERSCスーパーコンピューターへ送信し、結果が即座に返されるため、科学者はその場で実験を調整できます。

複雑な機器も恩恵を受けています。BELLAレーザー加速器では、深層学習モデルがレーザーと電子ビームの安定性を継続的に調整し、科学者の手動キャリブレーションにかかる時間を大幅に削減しています。

他の国立研究所でも、AIを用いたライブ品質管理が行われています。ブルックヘブンのNSLS-IIシンクロトロンでは、AIエージェントが24時間365日ビームライン実験を監視しています。

サンプルがずれたりデータに異常が見られたりすると、システムが即座に警告を発します。この種の異常検知は膨大な時間の節約につながり、科学者は失われたビームタイムの後で問題を発見するのではなく、リアルタイムで問題を修正できます。

同様に、CERNの大型ハドロン衝突型加速器では、トリガーハードウェアに組み込まれた「高速ML」アルゴリズムが使用されています。FPGA内のカスタムAIが衝突信号を瞬時に解析し、粒子のエネルギーをリアルタイムで計算し、従来の信号フィルターを凌駕しています。

これらの例に共通するのは、AIが「すべてを収集してから後で解析する」というワークフローを「その場で解析する」ものに変え、データ処理をほぼ瞬時にしている点です。

迅速な洞察をもたらす予測モデル

AIは既存の実験を高速化するだけでなく、遅い実験作業を仮想実験に置き換えています。例えばゲノミクス分野では、MITの化学者がDNA折りたたみの文法を学習する生成AIChromoGenを開発しました。

DNA配列を入力すると、ChromoGenは「迅速に解析」し、数千もの可能な3Dクロマチン構造を数分で生成します。これは従来の実験手法よりもはるかに高速で、Hi-C実験が1細胞タイプのゲノムマッピングに数日から数週間かかるのに対し、ChromoGenは単一GPUで20分間に1,000の予測構造を作成しました。

重要なのは、AIの予測が実験データと非常に近い一致を示し、この手法の有効性を裏付けている点です。

生物学分野では、コロンビア大学のチームが100万以上の細胞データを用いて「基盤モデル」を訓練し、遺伝子活性を予測しています。

このAIは、任意の細胞タイプでどの遺伝子が活性化されるかを予測し、膨大な遺伝子発現実験のシミュレーションを実現しています。研究者たちは、これらの予測モデルが「迅速かつ正確な」大規模計算実験を可能にし、実験室での作業を補完すると述べています。

テストでは、新しい細胞タイプに対するAIの遺伝子発現予測が実際の実験測定と非常に高い一致を示しました。

要するに、機械学習により科学者は仮想試験を大規模に実施できるようになり、実験室で1つのシナリオを検証するのにかかる時間で数千のゲノムや分子のシナリオをチェック可能となっています。

影響と今後の展望

実験ワークフローへのAI統合は科学を変革しています。データ解析や実験中の意思決定を自動化することで、かつてのボトルネックを加速されたプロセスに変えています。

研究者たちは、AI駆動ツールの導入により、「機械が反復作業と膨大なデータのリアルタイム解析を担当する間に、発見に集中できる」と報告しています。

つまり、科学者はこれまで以上に多くの実験を実施し、より速く結論を導き出せるようになりました。アーゴンヌの物理学者たちは、「AIによる実験の自動化が科学の進歩を大幅に加速する」と結論づけています。

今後は、より多くの研究所が自律型機器を導入し、より多くの分野で迅速なAI解析と予測が活用されることが期待されます。

これにより、仮説、実験、結果のサイクルは数年から数ヶ月、さらには数日に短縮されるでしょう。

その結果、材料、エネルギー、健康などの分野で、AIが実験データを迅速に解釈する能力を活かし、かつてない速度での科学的ブレークスルーが実現する新時代が到来します。