AIとシミュレーションによる科学の加速

プレス問い合わせ 広報担当: MITニュースオフィスウェブサイトでダウンロード可能な画像は、クリエイティブ・コモンズ表示-非営利-改変禁止ライセンスの下、非営利団体、報道機関、一般に提供されています。提供された画像は、サイズにトリミングする以外、改変してはなりません。画像を複製する際はクレジット表記が必要です。以下の表記がない場合は、「MIT」とクレジットしてください。 閉じる ![](/sites/default/files/styles/news_article__image_gallery/public/images/202602/MIT-Rafael-Gomez-Bombarelli-01-press_0.jpg?itok=eI4bHxYd) キャプション: 「科学のためのAIは、AIの最もエキサイティングで野心的な用途の一つです」とラファエル・ゴメス＝ボンバレリは言う。「AIの他の用途には、より多くのデメリットと曖昧さがあります。科学のためのAIは、より良い未来を時間的に前倒しすることです。」 クレジット: 写真: ジョディ・ヒルトン 前の画像 次の画像 10年以上にわたり、MITのラファエル・ゴメス＝ボンバレリ准教授は、人工知能を用いて新素材を創り出してきた。技術が拡大するにつれ、彼の野心も膨らんだ。 現在、材料科学・工学の新たに終身在職権を得た教授は、AIがかつてない方法で科学を変革する段階にあると信じている。MIT内外での彼の仕事は、その未来を加速することに捧げられている。 「私たちは第二の変曲点にいます」とゴメス＝ボンバレリは言う。「最初の変曲点は2015年頃で、表現学習、生成AI、科学の一部領域でのハイスループットデータの第一波がありました。それらは私がMITの研究室に最初に持ち込んだ技術の一部です。今、私たちは第二の変曲点にいると考えています。言語を混合し、複数のモダリティを統合して汎用科学的知能を作り出す段階です。言語について推論し、材料構造について推論し、合成レシピについて推論するために必要な全てのモデルクラスとスケーリング則を手に入れようとしています。」 ゴメス＝ボンバレリの研究は、物理学ベースのシミュレーションと機械学習や生成AIなどのアプローチを組み合わせ、現実世界での応用が有望な新素材を発見する。彼の仕事は、電池、触媒、プラスチック、有機発光ダイオード（OLED）のための新素材につながっている。また、AIを創薬、ロボティクスなどに応用するスタートアップの科学諮問委員会に参加し、複数の企業を共同設立した。彼の最新の会社であるライラ・サイエンシズは、ライフサイエンス、化学、材料科学産業のための科学的超知能プラットフォーム構築に取り組んでいる。 それら全ての仕事は、科学研究の未来が、今日の研究よりもシームレスで生産的なものとなることを確実にするために設計されている。 「科学のためのAIは、AIの最もエキサイティングで野心的な用途の一つです」とゴメス＝ボンバレリは言う。「AIの他の用途には、より多くのデメリットと曖昧さがあります。科学のためのAIは、より良い未来を時間的に前倒しすることです。」 実験からシミュレーションへ ゴメス＝ボンバレリはスペインで育ち、幼い頃から物理科学に惹かれていった。2001年、彼は化学オリンピックで優勝し、地元の大学であるサラマンカ大学で学部生として化学を学ぶ学問の道に進んだ。ゴメス＝ボンバレリは博士課程も同大学に残り、DNA損傷化学物質の機能を研究した。 「私の博士課程は実験から始まりましたが、途中でシミュレーションとコンピュータサイエンスの魅力に取りつかれました」と彼は言う。「私は研究室で測定していたのと同じ化学反応をシミュレーションし始めました。プログラミングが脳を整理する方法が好きでした。それは思考を整理する自然な方法のように感じました。プログラミングはまた、手や科学機器でできることの制限がはるかに少ないのです。」 次に、ゴメス＝ボンバレリは博士研究員としてスコットランドに渡り、生物学における量子効果を研究した。その仕事を通じて、ハーバード大学の化学教授、アラン・アスプル＝グジクとつながり、2014年に次の博士研究員として彼の下に加わった。 「私は2016年に化学に生成AIを使った最初の人物の一人であり、2015年に分子を理解するためにニューラルネットワークを使った最初のチームの一員でした」とゴメス＝ボンバレリは言う。「それは科学のための深層学習のごく初期の日々でした。」 ゴメス＝ボンバレリはまた、より多くのハイスループット実験を実行するために、分子シミュレーションの手動部分を排除する作業を始めた。彼と共同研究者たちは最終的に材料全体で数十万回の計算を実行し、テストに有望な数百の材料を発見した。 研究室で2年を過ごした後、ゴメス＝ボンバレリとアスプル＝グジクは汎用材料計算会社を立ち上げたが、最終的には有機発光ダイオードの製造に焦点を当てるようになった。ゴメス＝ボンバレリはその会社にフルタイムで参加し、キャリアでこれまでにやった中で最も難しいことだったと呼んでいる。 「具体的なものを作るのは素晴らしいことでした」と彼は言う。「また、アスプル＝グジクが研究室を運営するのを見た後、私は教授になりたいとは思わなくなりました。私の父は言語学の教授でしたが、それは穏やかな仕事だと思っていました。それから、40人のグループを率い、年間120日も出張しているアスプル＝グジクを見て、これは正気じゃないと思いました。私は自分にその種のエネルギーと創造性があるとは思いませんでした。」 2018年、アスプル＝グジクはゴメス＝ボンバレリに、MITの材料科学・工学科の新しいポジションに応募するよう提案した。しかし、教職への不安から、ゴメス＝ボンバレリは締め切りを過ぎてしまった。アスプル＝グジクは彼のオフィスで彼に対面し、机に手を叩きつけて「君はこれに応募する必要がある」と言った。その一言でゴメス＝ボンバレリは正式な応募書類を作成するに至った。 幸いなことに、スタートアップでゴメス＝ボンバレリは、計算材料発見からどのように価値を生み出すかについて多くの時間を考えていた。面接プロセス中、彼はMITのエネルギーと協力的な精神に惹かれたと言う。また、研究の可能性を認識し始めた。 「博士研究員や会社でやってきたことは全て、MITでできることの一部集合になるだろうと思いました」と彼は言う。「私は製品を作っていましたが、今でもそれはできます。突然、私の仕事の宇宙は、私が探索し実行できるこの新しい宇宙の一部集合になったのです。」 ゴメス＝ボンバレリがMITに加わってから9年が経つ。今日、彼の研究室は原子の組成、構造、反応性が材料性能にどのように影響するかに焦点を当てている。また、ハイスループットシミュレーションを用いて新素材を創り出し、深層学習と物理学ベースのモデリングを融合するツールの開発にも貢献してきた。 「物理学ベースのシミュレーションは、データを与えれば与えるほどデータとAIアルゴリズムが向上します」とゴメス＝ボンバレリは言う。「AIとシミュレーションの間には、あらゆる種類の好循環があります。」 彼が構築した研究グループは完全に計算に基づいており、物理実験は行わない。 「それは祝福です。なぜなら、私たちは膨大な範囲を持ち、一度に多くのことをできるからです」と彼は言う。「私たちは実験家と協力するのが大好きで、彼らにとって良いパートナーになろうとします。また、AIから生まれるアイデアを実験家が選別するのを助ける計算ツールを作るのも大好きです。」 ゴメス＝ボンバレリはまた、彼が発明する材料の現実世界での応用に焦点を当て続けている。彼の研究室は、MITの産業連携プログラムのような企業や組織と緊密に連携し、民間部門の材料ニーズと商業開発の実践的な障壁を理解している。 科学の加速 人工知能への関心が爆発的に高まる中、ゴメス＝ボンバレリはこの分野が成熟するのを目の当たりにしてきた。Meta、Microsoft、GoogleのDeepMindのような企業は現在、彼が2016年に取り組んでいたのを彷彿とさせる物理学ベースのシミュレーションを定期的に行っている。11月には、米国エネルギー省がAIを用いて科学的発見、国家安全保障、エネルギー優位性を加速するためのジェネシス・ミッションを開始した。 「シミュレーションのためのAIは、『もしかしたら機能するかもしれない』ものから、科学的コンセンサスを得たものへと移行しました」とゴメス＝ボンバレリは言う。「私たちは変曲点にいます。人間は自然言語で考え、自然言語で論文を書きます。そして、これらの大規模言語モデルは、

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