AIが複雑な方程式を解くことで、薬品や材料開発が加速

AIが複雑な科学的方程式を解くことで、薬や材料の開発が加速されている。従来は数年かかる科学的課題が、AIを活用することで大幅に短縮される可能性がある。テキサスA&M大学のコンピューターサイエンス・エンジニアリング学部の教授で、AIを科学と工学に応用する分野「AI4Science」の専門家であるShuiwang Ji氏は、AIを用いた科学問題解決の研究を推進している。 Ji氏を含むテキサスA&M大学の研究者たちは、最近、『Foundations and Trends in Machine Learning』に掲載された論文を発表した。この論文は、60以上の著者による協働作業で、AIを科学に応用する方法や利点について500ページ以上にわたって解説している。特に、複雑な微分方程式をAIが効率的に解くことが可能であり、その応用は薬品開発や材料設計、バッテリー材料や触媒設計などに広がっている。 「自然科学研究の目的は、時間的・物理的スケールに応じて世界を理解することであり、主に量子系、原子系、連続体系の3つのシステムが存在する」とJi氏は語る。これらのシステムの基礎を記述する微分方程式は、粒子数が増えるにつれて解くのが難しくなり、従来の手法では実用的なサイズの問題は解けないことが多い。 しかし、AIを活用することで、大規模なシステムを従来の方法よりも短時間で解析できるようになった。Ji氏は、AIを用いて科学の理解を深め、より良い工学システムの設計を促進していると説明している。彼は、テキサスA&M大学の「AI for Science and Engineering（RAISE）」イニシアチブのディレクターも務めており、85人以上の教授が参加する研究グループで、AIを科学分野に応用する協働研究を進めている。 この研究は、基礎科学が多くの分野で共通する原理や方程式を基盤としていることから、幅広い応用が期待されている。