Amazon Nova AIチャレンジが復活、競合チームにNova Forgeアクセスを提供

**タイトル: Amazon Nova AI Challengeが復活、参加チームにNova Forgeへのアクセスを提供** Amazon Nova AI Challengeが復活、参加チームにNova Forgeへのアクセスを提供 学術コンペティションとして初めて、学生が最先端AIモデルをカスタマイズし、信頼できるソフトウェアエージェントを構築可能に シェア シェア リンクをコピー ![](https://assets.amazon.science/dims4/default/eb3c3c6/2147483647/strip/true/crop/200x200+0+0/resize/295x295!/quality/90/?url=http%3A%2F%2Famazon-topics-brightspot.s3.amazonaws.com%2Fscience%2F4b%2F07%2F23eb822f6018cec9c724c9727d79%2Famazon-nova-ai-challenge-returns-with-nova-forge-access-for-competing-teamsqrcode) Amazon Nova AI Challengeが2年目を迎えました。世界中から選ばれた10大学のチームが今週シアトルに集結し（2月2日～4日）、ブートキャンプに参加しています。彼らは、セキュリティと信頼性を維持しながら複雑なコーディングタスクを処理できるAIエージェントの構築という、ソフトウェア開発における現実的な課題に取り組む準備を進めています。 学術コンペティションとして初めて、参加チームはAmazon Nova Forgeを使用し、従来は大学の研究プログラムでは手の届かなかったツール、モデル、計算リソースにアクセスしてNovaモデルをカスタマイズします。 **単一タスクから多段階プロジェクトへ** 昨年のコンペティションは、安全なAI支援ソフトウェア開発に焦点を当て、チームはコード生成モデルの脆弱性を特定し、対処することに取り組みました。各チームは自身のアプローチに関する研究論文を発表し、その結果はAIコーディングツールのセキュリティを向上させる実用的な方法を示しました。 今年の課題は、AIコーディング技術がどのように進歩したかを反映しています。「ソフトウェア開発のための生成AIは、コード生成から、コードベース全体およびユーザー向けアプリケーションにわたる変更を計画、構築、テストするエージェントへと急速に移行しています」と、Amazon Nova Software Engineering Skillsのディレクター、Imre Kissは述べています。「今年のNova Challengeの焦点は、その変化を反映しています。」 2026年の課題は、計画立案、コード記述、複雑なプロジェクト全体での結果検証を含む、多段階のソフトウェア開発タスクを遂行できるAIエージェントを中心としています。単一のプロンプトからコードを生成するのとは異なり、これらのシステムはコードベース全体にわたる文脈を理解し、製品品質やシステムセキュリティに影響を与える決定を行わなければなりません。 チームは、2つの指標において進捗を示す必要があります：有用性（エージェントはますます複雑化するソフトウェアタスクを処理できるか？）と安全性（適切な保護策を維持しているか？）。この二重の焦点は、AIエージェントがより有能になるにつれて新たなセキュリティ課題が生じるという現実に対処します。各チームのアプローチは異なるでしょう：安全なコーディングパターンをトレーニングデータに追加することに焦点を当てるチームもあれば、エージェントにセキュリティ問題を認識することを教えるトレーニング環境を作成するチーム、あるいは強力なエージェント的セキュリティ推論能力を持つ、より小型で高速なモデルを構築するチームもあります。 レッドチームは、これらのAIコーディングエージェントが構築したアプリケーションの弱点をテストする方法を開発し、潜在的な脆弱性や悪用可能性を特定しようと試みます。 「このコンペティション形式は興味深い力学を生み出します」と、Amazon Nova Responsible AIのシニア応用科学マネージャー、Rahul Guptaは説明します。「レッドチームが新たな脆弱性を発見するにつれ、開発者チームは再トレーニングや追加の安全制御を通じてエージェントを適応させなければなりません。そして開発者チームがシステムを強化するにつれ、レッドチームはより洗練されたテスト方法を開発しなければなりません。」 **Nova Forge: モデルカスタマイズへのアクセス** 今年のコンペティションにおける大きな変化は、AmazonのカスタマイズAIモデル構築サービスであるNova Forgeの統合です。学術機関は従来、大規模なAI研究に必要なモデル、トレーニングデータ、計算リソースへのアクセスが限られていました。Nova Forgeはそれを変えます。 「研究者（および起業家）が伝統的に直面してきたのは、一連の難しいトレードオフでした」と、このチャレンジを統括するAmazonの応用科学リーダー、Michael Johnstonは説明します。「既存のクローズドモデルをファインチューニングすることはできましたが、限られた方法でのみ可能でした。オープンソースモデルを扱うこともできましたが、中核的な能力を失うリスクがありました。あるいは、非常に多額の資金があれば、ゼロから構築することもできました。」 Nova Forgeは別のアプローチを提供します。このサービスは、チームにさまざまなトレーニング段階にあるNovaモデルのチェックポイントへのアクセスを提供し、トレーニングプロセス全体を通じて独自のデータを追加することを可能にします。その結果、Novaの能力と、安全なソフトウェア開発に対するチーム固有のアプローチを組み合わせたカスタマイズモデル（Amazonが「ノベラ」と呼ぶもの）が生まれます。 「これは学術研究の可能性を変えます」と、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校のIsmini Lourentzou教授は述べています。「私たちはトレーニングプロセスそのものに参加し、私たちの研究とセキュリティ手法をモデルの基盤に組み込んでいるのです。」 Nova Forgeは、参加チームが使用する3つの機能を提供します： カスタムトレーニング環境：モデルが現実世界の安全なコーディングワークフローを反映したシナリオから学習する、シミュレートされた環境をチームが作成可能。 モデル圧縮：より大きなモデルの事例でトレーニングすることで、パフォーマンスを維持しつつ、より小型で高速、低コストのモデルをチームが作成可能。 安全性制御：組み込みツールにより、チームはセキュリティ対策を実装し、モデルの挙動を自身の安全基準に対して評価可能。 **参加チーム** 今年は、米国、ポルトガル、チェコ共和国、韓国、台湾の5か国にわたる応募者の中から10大学が選ばれました。ラインナップには、昨年の優勝チーム2校と新規チーム8校が含まれます： モデル開発者チーム： PurpCorn, イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校 - 第1回優勝チーム BlueTWIZ, NOVA School of Science and Technology, リスボン, ポルトガル AlquistCoder, チェコ工科大学, プラハ, チェコ共和国 BruinWeb, カリフォルニア大学ロサンゼルス校 Slugs and Roses, カリフォルニア大学サンタクルーズ校 PurCL, パデュー大学 - 第1回優勝チーム Jay'lBreak, ジョンズ・ホプキンス大学 TeamSecLab, オハイオ州立大学 Pr1smCode, カーネギーメロン大学 Lion-x0a, ペンシルベニア州立大学 各チームは25万ドルのスポンサーシップ、月々のAWSクレジット、および賞金を競う機会を受け取ります。優勝したモデル開発者チームとレッドチームはそれぞれ25万ドル（学生間で分配）を受け取り、2位のチームは10万ドルを獲得します。 **実践的研究** 参加する学生にとって、このチャレンジは直接応用可能な問題に取り組む機会です。 「学術研究はしばしば理論的な問題に焦点を当てます」と、パデュー大学の博士課程学生、Xiangzhe Xuは指摘します。「ここでは私たちは大規模モデルを扱っています。それは私たちの科学へのアプローチの仕方を変えます。」 チームと協力するAmazonの研究者たちは、実装が簡単で、トラブルシューティングが容易で、大規模でも経済的に実行可能なソリューションを重視しています。「エンジニアが実際に使用できるイノベーションを望んでいます」とJohnstonは言います。 このチャレンジはまた、学生に学術環境では通常利用できないインフラストラクチャの経験も与えます。Forgeに加え、大規模モデルをトレーニングおよび評価するための計算リソースも含まれます。 「大学のチームにとって、このレベルのアクセスは重要です」と、パデュー大学のXiangyu Zhang教授は述べています。「私たちは学術予算では難しい実験を実行することができ、学生は一流のAI企業が使用するのと同じツールの経験を積んでいます。」 最初の評価はブートキャンプ終了後に開始され、2026年8月まで追加のラウンドが予定されています。 決勝は2026年9月に開催され、勝者は2026年10月のAmazon Nova AI Challenge Summitで発表されます。同サミットでは、チームが集結して研究成果を発表し、優勝チームを称えます。 すべての参加チームは、自身の手法と発見に関する研究論文を発表します。これらの出版物は、責任あるAI開発の分野、特に安全なAIシステムに貢献し、その知見はソフトウェア開発や、AIが複雑なシステムと相互作用する他のアプリケーションに利益をもたらすでしょう。 AIシステムがソフトウェア開発においてより有能になるにつれて

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