米国エネルギー省のアルゴンヌ国立研究所は、エージェント人工知能の新たな可能性を実証した。このシステムにより、科学者は通常の話し言葉を使って複雑な実験を操作できる。
実証はSYNAPS-I — Synergistic Neutron and Photon Science – Intelligence — プロジェクトの一環として行われた。このプロジェクトは複数の国立研究所による中性子、X線、顕微鏡実験のデータを統合するもので、Lawrence Berkeley National Laboratoryが主導するGenesis Missionイニシアチブに含まれる。
SYNAPS-Iの第一段階で、研究者たちはptychographic画像をリアルタイムで高速再構成するためのモデルPtychoFMを作成した。今やAIのエージェント層が追加され、データ処理から実験そのものの制御へと移行している。
科学者は「この領域を測定して」とか「高解像度でマップを作成して」と言うだけでよい。システムは自らデータを収集し、画像を分析し、意思決定を行い、必要に応じてリスクを伴う操作について人間の確認を求める。
実証において、エージェントAIはAPSとCNMが共同運用するビームライン26-ID Hard X-ray Nanoprobe上のマイクロエレクトロニクス試料で目的の領域を首尾よく見つけ出した。領域を検出すると、システムは自動的に高解像度に切り替えた。
さらに、エージェントは画像内のオブジェクトのセグメンテーションとラベリングのためにMeta Segment Anything Model 3（SAM3）に接続されている。これにより分析は従来の手法よりもさらに正確かつ迅速になる。
「コードを書いたり技術的なコマンドを入力したりする代わりに、研究者はAIと話すだけでよく、AIがデータの収集、処理、分析を自動的に実行します」とアルゴンヌの計算科学者ミン・ドゥは述べた。
このプロジェクトはアルゴンヌ、LBNL、Brookhaven、SLAC、Oak Ridgeの取り組みを結集するものである。実証は2026年5月に行われ、完全自律型ラボラトリーへの重要な一歩となった。
このような自律性は今後数年間でどこまで進むのだろうか。
アルゴンヌのSYNAPS-Iチームを率いるマシュー・チェルカラによれば、高速再構成、エージェント制御、セグメンテーションの組み合わせは、半導体から量子デバイスまで、実に多様な分野における自己管理型顕微鏡と閉ループ実験の基盤を築くものである。
