AIが実験結果をどのように予測し、研究時間の短縮、コスト削減、効率向上に貢献しているのか、INVIAIと共に詳しく見ていきましょう。

AIによる実験の計画と解析方法

人工知能（AI）は、科学者が実験を計画し解釈する方法を変革しています。研究論文からシミュレーション結果まで膨大なデータからパターンを学習することで、AIモデルは新しい実験の結果を予測できるようになりました。

例えば、科学文献で訓練された大規模言語モデル（LLM）は、「パターンを抽出」し、人間を超える精度で科学的成果を予測することが示されています。

最近の研究では、AIツールが提案された神経科学の実験結果を人間の専門家よりもはるかに高い確率で正確に予測しました。これにより、試行錯誤の回数が減り、実験室での時間と資源の節約が期待されています。

研究者はすでにAIを科学の「共同操縦者」として活用しています。画期的な成果として、Google ResearchのLLMを基盤としたAI「共同科学者」が細菌の複雑な生物学的メカニズムを再発見しました。その最上位の仮説は、実験的に確認された遺伝子転送プロセスと完全に一致していました。つまり、AIは人間の科学者が何年もかけて解明した問いに対し、独自に正しい答えを提案したのです。

著者らは、このようなAIが「単なるツールではなく、創造的なエンジンとして発見を加速させる」と結論づけています。

同様に、UCL主導のチームは、汎用LLM（および専門の「BrainGPT」モデル）が人間の神経科学者よりもはるかに高い精度で神経科学研究の結果を予測できることを示しました。LLMは正しい公開結果を選ぶ成功率が平均81％であるのに対し、専門家は63～66％にとどまりました。これは、AIが文献のパターンを識別し、単なる事実照会を超えた先見的な予測を行えることを示唆しています。

科学分野におけるAIの応用

生物学

AIは多くの分野で進展を遂げています。生物学では、100万以上の細胞データを用いて訓練された新しい基盤モデルが遺伝子発現の「文法」を学習しました。このモデルは、あらゆる人間の細胞タイプでどの遺伝子が活性化されるかを予測でき、その予測は実験室の測定結果と非常に近いものでした。

あるデモでは、AIが遺伝性白血病の変異が細胞の調節ネットワークをどのように破壊するかを正確に予測し、その予測は後に実験で確認されました。

化学

化学分野では、MITの研究者が物理的制約（質量や電子の保存など）を考慮して化学反応の結果をより現実的に予測するモデルFlowERを開発しました。この制約対応型AIは、反応生成物の予測精度と信頼性を大幅に向上させました。

IBMのRXN for ChemistryのようなAIプラットフォームも、深層学習を用いて「化学言語」をマッピングし、反応結果を予測することで、化学者が試行錯誤よりもはるかに速く新しい反応を探索できるよう支援しています。

材料科学

材料科学では、MicrosoftのMatterGen/MatterSimなどの新興AI基盤モデルが原子や分子のデータで訓練され、実験を行う前に新材料の挙動を予測できるようになっています。

物理学と高度なシミュレーションにおけるAI

物理学に基づくAIモデルは、核融合実験の結果を成功裏に予測しました。例えば、ローレンス・リバモア国立研究所の科学者たちは、数千のシミュレーションと過去の実験データで訓練されたAI駆動のフレームワークを用いて、核融合点火ショットの成功を数日前に予測しました。このモデルは、実験前に70％以上の点火（純エネルギー獲得）成功確率を示しました。

実際の中性子生成量はAIの予測範囲内に収まり、AIが複雑な物理実験の信頼できる確率的予測を提供できることを証明しました。

この手法は、AIと物理シミュレーションを組み合わせることで、正確な予測だけでなく不確実性の定量化も可能にし、研究者が実験リスクを評価する指針となっています。同様に、重力波研究ではAIが新しい干渉計構成（キロメートル規模の光学キャビティの追加など）を設計し、検出器の感度向上を実現しました。これは人間の技術者が見落としていた発見です。

AIによる実験室の自動化

実験室の自動化もAI予測が革新的な役割を果たす分野です。科学者たちは、ロボットが実験を実行し、AIが結果を解析する完全自動化された「発見の工場」を想像しています。ノースカロライナ大学チャペルヒル校の研究者は、モバイルロボットが疲労なく連続して化学実験を行い、人間よりもはるかに正確にプロトコルを実行できることを示しています。

これらのロボットは膨大なデータセットを生成し、AIが即座にパターンや異常を検出します。

このビジョンでは、従来の設計・作成・試験・解析のサイクルが大幅に高速化・適応化され、AIモデルが次の実験を提案し、リアルタイムで条件を最適化し、実験キャンペーン全体を計画することも可能になります。例えば、UNCのチームはAIが有望な新化合物や材料を特定し、科学者に次に注目すべきポイントを示すことができると述べています。

ルーチン作業を自動化することで、研究者はより高度な問いに集中でき、AIは最も有益な実験に注力します。

科学研究におけるAIの利点

AI駆動の予測は科学に多大な利益をもたらします。実験の選択肢を絞り込むことで発見のスピードを加速し、無駄な試行を排除してコストを削減し、人間が見逃しがちな微細なパターンを明らかにします。DeepMindのAlphaFold2のようなツールは、タンパク質構造の予測で生物学を革命的に変えました。AlphaFold2は、科学で知られる約2億種類のタンパク質の3D構造をほぼ正確にモデル化しました。

これにより、実験者は手間のかかるX線やクライオ電子顕微鏡の研究に費やす時間を大幅に削減し、新規タンパク質の研究に集中できるようになりました。

同様に、ブルックヘブン研究所のESMBindモデルは、植物タンパク質が亜鉛や鉄などの金属イオンに結合する様子を予測し、他の手法を上回る精度で金属結合部位を特定します。これにより、栄養素吸収に関わる遺伝子の研究を加速し、バイオエネルギー作物の研究に貢献しています。

いずれの場合も、AIは強力なスクリーニングツールとして機能し、膨大な実験の「探索空間」を高確率の結果や候補に絞り込みます。

AIの課題と限界

しかし、これらの進展は新たな課題も提起します。AIが多くの結果を高精度で予測できる事実は、科学的発見がしばしば既存のパターンに従っていることを示唆しています。UCLの研究者は「多くの科学は真に新規ではなく、文献の既存パターンに適合している」と指摘しています。

つまり、AIは日常的または漸進的な発見には優れていますが、全く新しい現象の理解には苦戦する可能性があります。

専門家は、人間の創造性と批判的思考が依然として不可欠であり、AIの提案は慎重な実験的検証が必要だと警告しています。また、データバイアス（AIは学習した範囲内の知識しか持たない）や過信（訓練範囲外では誤る可能性がある）といった課題も存在します。それでも、AI予測は生物学、化学、物理学の分野で既に画期的な成果を生み出しており、その利点はリスクを上回ると考えられています。

実験設計におけるAIの未来

今後、AIと実験はますます密接に連携していきます。科学者たちは、物理学、化学、ゲノムデータなど科学分野に特化した「基盤モデル」を開発し、より正確な結果予測や革新的な実験設計の提案を目指しています。

近い将来、研究者は提案した実験をAIツールに入力し、可能な結果の確率分布を受け取ることができるでしょう。

シリコ内で反復検証を行うことで、実験を始める前に最適化が可能となります。目標はハイブリッドな研究ワークフローであり、AIが有望な仮説や方向性を迅速に絞り込み、人間の科学者が直感と洞察をもって未知を探求する形です。

>>> 詳しくはこちら: AIは実験データを解析します

このパートナーシップがうまく機能すれば、発見の速度は2倍から3倍に加速し、再生可能エネルギー材料から個別化医療までの大きな課題に取り組むことが可能になります。

ある研究者は、AIが「科学者の武器庫における強力なツール」となり、最も効果的な実験設計を支援し、新たなフロンティアを切り拓くと述べています。