スウェーデンのChalmers工科大学の研究者たちは、科学的仮説を自ら立て、実験を計画し、結果を解釈できるAI科学者を開発した。このシステムは、ビール酵母Saccharomyces cerevisiaeを例に、閉じたサイクルで動作する。
基礎には膨大なデータが置かれた。酵母のゲノム、その代謝、そして過去の研究である。人間にとっては情報量が多すぎるが、AIは有望な問いをうまく抽出し、実験を提案し、結果を評価し、新しいデータに基づいて理解を精緻化する。
「私たちのAI科学者は単に意思決定を助けるだけでなく、新しい科学的知識を積極的に生み出しています」と、Chalmers生命科学部門のポスドクであるIevgeniia Tiukovaは指摘する。
この開発は、大規模言語モデル、自動推論、実験室の自動化を組み合わせている。研究の上級著者であるRoss King教授は、これを自動運転車になぞらえる。AIは情報を処理し、結論を導き、行動するのだ。
Kingによれば、自律型実験室は、今日よりもはるかに速く生物学的システムを体系的に研究できるようになる。それらは人間と協働し、生物学、医学、バイオテクノロジーにおける発見を加速させ、また資源の利用を最適化するだろう。
現時点では、こうしたシステムは仮説生成と検証という定型的なサイクルを引き受け、科学者を補完している。優先順位の設定、重要性の解釈、倫理的統制においては、人間が依然として鍵となる。
Kingは以前、最初のロボット科学者AdamとEveを創り出した。新しい研究はJournal of the Royal Society Interfaceに掲載された。AIがますます多くの定型的な作業を引き受けるとき、未来の実験室における人間の役割はどう変わるのだろうか。
