多国籍政策/科学研究の躍進/先駆者/企業レイアウト... 2024 年の主要な AI4S 業界イベントをすべて 1 つの記事で読む
2024 年 11 月Google DeepMindはレポート「発見の新たな黄金時代：科学の機会をAIでつかみ取る」を発表し、AIが科学研究を新たな黄金時代に導いていると指摘した。現在、AI for Science は当初のコンセプト推進期を超え、生命科学、地理情報科学、天文学、気象学などの伝統的な科学研究分野で革新的な手法を模索し、さらには何世紀にもわたって人類を悩ませてきた科学的問題に対する新たな解決策を提供しています。 。
2024 年を振り返ると、AI for Science は実りある成果を上げ、特に年末近くのノーベル賞の発表は「一巡」を終えました。この重賞の恩恵により、国民はその価値を認識するようになりました。 AI4S。学術界における継続的な革命的躍進に加えて、頻繁に行われる業界政策から資本市場からの強力な支援、大手テクノロジー企業の運命に至るまで、あらゆる側面が科学分野における AI の巨大な可能性を実証しています。
これを踏まえ、古いものに別れを告げ、新しいものを歓迎するこの機会に、HyperAI Super Neuro は、2024 年の科学用 AI 分野で大きな影響を与える出来事を整理し、目録を作成しました。業界の発展プロセスを記録し、関連分野の研究者に参考として提供するために、この有益な情報の概要を収集して転送することを歓迎します。
ホットスポットのプレビュー:
* AI がノーベル賞を受賞し、業界の新たなパラダイムをリード
* DeepMind「Alpha シリーズ」は多くの分野でブレークスルーをもたらしました
* AI4S 分野における NVIDIA の継続的なレイアウト
* AI は乳がん治療の分野で多くの大きな進歩をもたらしました
* 一流の学術雑誌/有名な基金プロジェクトにおける先駆者の一覧
* AI4S特別政策によって推進される国内科学研究の新たなパターン
* グローバル AI4S ポリシー レイアウトの見直し
AI がノーベル賞を受賞し、業界の新たなパラダイムをリード
ノーベル賞は、物理学、化学、生理学、医学の分野で顕著な貢献をした個人を表彰するもので、科学における最高の栄誉と長い間考えられてきました。しかし、人工知能技術の急速な発展に伴い、AI はさまざまな分野の研究方法や方向性に大きな影響を与え、データ推論の新しいパラダイムとなりつつあります。今年のノーベル賞では、AI分野の先駆者に物理学賞と化学賞の両方が授与されており、この傾向に強く反応している。
10月8日2024年のノーベル物理学賞が発表され、「人工知能のゴッドファーザー」として知られる英国系カナダ人の科学者ジェフリー・ヒントン氏が「人工ニューラルネットワークを用いた機械学習の発見と発明」で米国の物理学者ジョン・ホップフィールド氏に受賞した。
10月9日2024年のノーベル化学賞も発表され、賞金の半分はワシントン大学のデービッド・ベイカー教授に授与されることになった。「計算タンパク質設計」への彼の貢献が認められ、残りの半分は Google DeepMind の科学者である Demis Hassabis と John M. Jumper に授与されました。「タンパク質構造予測」への貢献が認められました。
DeepMind Alpha シリーズは多くの分野でブレークスルーを達成
AlphaGo で大ヒットを記録し、AlphaFold を保持している Google DeepMind は、常に業界発展のベンチマークと考えられており、その「Alpha シリーズ」の結果は、人工知能の可能性に対する人類の理解を新たにし続けています。2024 年を振り返ると、「Alpha シリーズ」は多くの分野で大きな進歩をもたらすでしょう。
AI＋数学の分野では、DeepMind は、AlphaProof モデルと AlphaGeometry モデルをリリースしました。これらのモデルを組み合わせると、今年の国際数学オリンピック (IMO) で 6 つの問題のうち 4 つが解決され、初めて大会の銀メダリストと同じレベルに達しました。その中でも、AlphaGeometry モデルは、人間のオリンピック金メダリストの問題に近い複雑な幾何学的問題を解決でき、人工知能の数学的推論の先駆者です。
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AlphaGeometry: DeepMind の巨大なコンピューティング能力が再び奇跡を生み出すが、「コンピューティング能力がインテリジェンスに置き換わる」は最適な解決策ではない可能性がある
AI＋ライフサイエンス分野では、 AlphaFold3 モデルは、AlphaFold2 に基づいてさらに反復され、タンパク質、核酸、小分子、イオン、修飾残基などの複合体の構造を予測できます。このモデルは 11 月にオープンソース化され、生化学医学者がローカルで導入できるようになり、新薬やワクチンなどの開発プロセスが大幅に短縮されました。
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AlphaFold 3 の超完全な解体、上海交通大学の Zhong Bozitao 氏: すべての生体分子の構造を原子精度で予測するためのデータの極端な使用、しかしそれは完璧ではない
オープンソースのアドレス:
同時に、DeepMind は湿式実験によって検証された初の AI タンパク質モデルである AlphaProteo も発売しました。試験した 7 つの標的タンパク質に関して、AlphaProteo の湿式実験室での成功率は 9% から 88% に増加しました。これは他の方法より 5 ～ 100 倍高く、結合親和性は 3 ～ 300 倍増加しました。
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DeepMind の新しい結果は広告として批判されていますか? AlphaProteo は、300 倍増加した親和性を持つ標的タンパク質バインダーを効率的に設計します
AI＋チップ設計の分野では、DeepMind は、コンピューター チップ開発を加速および最適化するアルゴリズムであるチップ設計アルゴリズム AlphaChip を Nature でリリースしました。 AlphaChip は複数世代の TPU 製品設計に使用されており、従来の方法では数週間から数か月かかるチップ レイアウト設計を数時間で完了できます。 「チップデザインチップ」の時代の到来です。
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GoogleがTPUの秘密兵器を公開、AlphaChipがNatureに登場！ AI設計チップの開発史を徹底解説
AI＋量子コンピューティングの分野では、DeepMind は AlphaTensor と AlphaQubit を開始しました。 AlphaTensor は深層強化学習を使用して量子コンピューティング プロセスを最適化する一方、AlphaQubit はニューラル ネットワーク ベースのデコーダーとして業界トップの精度で量子コンピューティングのエラーを特定し、信頼性の高い量子コンピューターの構築に重要な基盤を築きます。
用紙のアドレス:
https://www.nature.com/articles/s41586-024-08148-8
AI4S 分野における NVIDIA の継続的なレイアウト
NVIDIA の科学向け AI 分野におけるレイアウトは、近年の技術革新を促進するための重要な戦略の 1 つです。強力なハードウェア基盤、ソフトウェア エコシステム、ディープラーニング テクノロジーにより、NVIDIA は、科学研究を加速する AI の重要な参加者となっており、その CEO であるジェンスン フアンは、科学的発見における AI の変革的な役割を強調しています。
2024 年のスーパーコンピューティング カンファレンス (SC24) で、NVIDIA は一連の強力な AI および科学コンピューティング ツールを発表しました。これらの新しいテクノロジは、医薬品設計、気候予測、量子コンピューティング、材料発見などの多くの分野をカバーしています。含む：
* 数値流体力学シミュレーション用の Omniverse™ ブループリント。
* BioNeMo 医薬品研究開発および分子設計のためのオープンソース フレームワーク 現在、200 社以上のバイオテクノロジー企業および製薬会社が BioNeMo を自社の医薬品研究開発ワークフローに統合しています。
* 化学および材料研究用の ALCHEMI NIM マイクロサービスと、気候および気象学用の Earth-2 NIM マイクロサービス。
さらに、CUDA-X ライブラリは、新しい cuPyNumeric アクセラレーション コンピューティング ライブラリもリリースしました。これは、航空宇宙、自動車、製造、エネルギー分野の研究者に前例のない効率の向上をもたらします。
常に独自の技術を向上させるだけでなく、常に裕福な NVIDIA は、2024 年も AI と生物医学への投資を増やし、AI スマート ドラッグ会社 5 社に投資する予定です。AI 製薬会社を含む Relation Therapeutics、Vilya、Genesis Therapeutics、CytoReason、Terray Therapeutics (2 番目の投資)、AI + プロテインのスタートアップ EevolutionaryScale が 1 社。今年12月初旬、NvidiaはベトナムのAI医療企業Vinbrainも買収した。
AI は乳がん治療において多くの大きな進歩をもたらしました
乳がんは世界で最も多くのがんであるため、困難を克服するために医学界が常に焦点を当ててきました。世界中で毎年60万人以上の女性が乳がんで亡くなっています。米国の女性の 8 人に 1 人は、一生のうちに乳がんと診断されます。現在、科学者たちは AI の力を利用して乳がんの現状を変えようとしています。 2024年を振り返ると、「AI が乳がんの検出を支援」に関連する単語が、Google の年間検索でホットワードになっています。 その重要性は自明です。
そこで編集者は、乳がんの検出率と治療効果を大幅に向上させる、スクリーニング、診断、治療などの側面を網羅する、2024年の乳がん治療分野におけるAIによる多くの大きな進歩を整理する。例えば：
AI支援スクリーニングにより検出率が向上
2024年の米国放射線医学会年次総会（RSNA 2024）で、AI企業ディープヘルスは、AI強化乳がんスクリーニングの利用により21%の検出率が向上したことを示す研究結果を発表した。この研究は、12か月にわたってマンモグラフィー検査を受けた74万7,604人の女性を詳細に分析したもので、AI支援スキャンにより乳がんの早期発見が大幅に改善されたことが示された。
ディープヘルスのウェブサイト:
https://deephealth.com/population-health/smart-mammo/
ノースイースタン大学の研究者は、99.72% の診断精度で乳がんを検出するための新しい AI アーキテクチャを開発しました。このシステムは、高解像度の画像と過去のデータを評価してがんパターンを特定し、診断を実行することで手動診断のエラーを減らし、診断効率を向上させます。
用紙のアドレス:
https://www.mdpi.com/2072-6694/16/12/2222
AI モデルが術前化学療法の効果を予測する
広東省人民病院がん病院の副院長である王坤氏は、乳がんのさまざまな分子サブタイプに対応する世界初の人工知能システムの開発を主導しました。術前化学療法の初期段階で乳がんの RCB グレードを正確に予測できます。この結果は、医師が術前化学療法計画を調整し、手術のタイミングを決定し、乳がん治療の精度を高めるのに役立ち、また患者の経済的負担をある程度軽減することができます。
AI が臨床治療の方向性を提供
山東大学のLv Haiquan氏、Sun Rong氏、Zhang Kai氏、山西医科大学のMei Qi氏は、Spiral Matrix Companyなどの研究チームと協力して、機械学習技術を使用し、mRNA の分析に基づいて、原発性乳がん患者サンプルのがん幹細胞の特性を評価するための新しい方法 BCSC シグネチャの開発に成功しました。この研究は、BCSCの調節におけるポリアミン同化作用の中核的な役割を明らかにするだけでなく、乳がんの臨床治療に対する新しい戦略と方向性も提供します。
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化学療法抵抗性と腫瘍再発と闘いましょう!山東大学の研究チームは AI を使用して乳がん幹細胞に対する強力な防御線を構築
一流の学術誌/有名な基金プロジェクトにおける先駆者の一覧
人工知能の急速な発展の時代において、一流の学術雑誌や有名な資金提供プロジェクトは、世界的な科学研究の画期的な進歩を紹介する重要なプラットフォームになりつつあります。科学技術の最前線をリードする AI 研究者のグループが登場しました。彼らの研究は、人工知能の技術的限界を拡大しただけでなく、伝統的な分野の革新と開発に大きな影響を与えました。
Nature の 2024 年のトップ 10 の数字、Cell Press の Global Science 50 リスト、および 2024 年の AI2050 フェローの発表により、基礎科学研究における人工知能の割合は大幅に増加しました。このセクションでは、AI 時代の科学研究の最も強力な脈動を垣間見るために、上記の分野におけるいくつかの傑出した AI 研究の数字に焦点を当てます。
レミ・ラム氏: 機械学習を使用して天気予報に革命を起こす
2024 年の Nature 誌のトップ 10 人の中には、Google DeepMind の研究者であるレミ・ラム氏も含まれています。 ラム氏は、機械学習を使用して天気予報を改善した先駆者として知られています。過去数年間、彼と彼のチームはこの分野の最前線に立ってきました。
自然リストが発表されるわずか数日前に、ラム氏と彼のチームは新世代の天気予報モデル GenCast を立ち上げました。このモデルは、わずか 8 分で 15 日間の世界の天気のランダムな予報セットを生成でき、従来の天気予報モデルよりもはるかに高速です。 GenCast の誕生は、気象学の分野における AI テクノロジーの広範囲にわたる応用を示し、正確な天気予測に新たな可能性をもたらします。
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DeepMind と Google Research が協力して、複数の技術ルートを通じて AI 天気予報用の「六角戦士」を作成
アン・カーペンター: AI を使用して細胞画像に隠された情報を発見
2024年はCell Press設立50周年にあたり、同誌は科学革新をリードするトップ研究者50人を紹介するインタビューシリーズ「Global Science 50」を開始した。その中で、AIゴッドマザーのリー・フェイフェイを除いて、計算生物学者のアン・カーペンター博士は特に注目に値します。
アン・カーペンター博士は、MIT とハーバード大学のブロード研究所の科学者であり、イメージング プラットフォームのシニア ディレクターです。彼女は、細胞画像を分析して創薬を加速するための AI ベースのツールを開発した功績でリストに指名されました。そのイノベーションは、NSF CAREER Award や ASCB Mid-Career Award などの多くの栄誉を獲得しており、創薬分野の AI リーダー トップ 100 の 1 つにも選ばれています。
元のレポートのアドレス:
https://www.cell.com/news-do/50-inspiring-scientists-anne-carpenter
Bijun Tang: AI を使用して 2D マテリアルの発見を加速する
元 Google CEO のエリック・シュミット氏が 2022 年に立ち上げた長期研究基金プロジェクトである「AI2050」は、AI の学際的な分野での探求をサポートする上級および新進の学者のグループを毎年選出しています。今年選ばれた25人のフェローの中で、シンガポールの南洋理工大学の博士研究員であるビジュン・タン氏は印象深い。
Bijun Tang 博士は、新しい 2 次元材料の合成とエンジニアリングに重点を置いており、特に機械学習を使用したスマート材料の開発で優れた業績をあげていると報告されています。これまでに彼女はトップジャーナルに 30 以上の論文を発表しており、累積引用数は 1,400 以上、H インデックスは 18 です。
彼女の AI2050 研究プロジェクトである 2DMatAgent は、2D マテリアルの発見と開発を加速する AI 主導のプラットフォームを開発しています。この研究は、ナノエレクトロニクス、エネルギー貯蔵、医療技術の開発に広範な影響を及ぼします。
元のレポートのアドレス:
https://ai2050.schmidtsciences.org/fellow/bijun-tang/
AI4S特別政策によって推進される国内科学研究の新たなパターン
国家「新世代人工知能開発計画」を実行し、人工知能技術の最先端のトレンドに準拠するために、科学技術省と中国自然科学財団は共同で、2023 年 3 月に科学向け AI の特別展開を開始しました。このような政策を背景に、人工知能と科学研究の深い統合は科学研究のパラダイムに革命的な変化を引き起こし、歴史、生命科学、地球科学、材料化学などの多くの伝統的な分野に広く浸透し、急速な発展を促進しています。
2024 年は、国内の科学用 AI 分野の収穫の年として歓迎されています。多くの研究チームが世界の注目を集める画期的な成果を上げており、これは中国の科学研究力の強力な脈動を証明するだけでなく、世界の科学技術の進歩に「中国の知恵」を注入するものでもある。以下では、複数の主題分野から代表的な結果を選択して、この分野の精力的な発展の全体像を概説します。
AI がオラクルの秘密を解明する
華中科技大学のBai Xiang氏とLiu Yuliang氏の研究チームは、アデレード大学、安陽師範大学、華南理工大学と協力し、Oracle解読用に最適化された条件付き拡散モデル（OBSD）のトレーニングに成功した。このモデルは、古文書認識タスクにおける従来の自然言語処理のボトルネックを打破し、歴史と古文書研究に現代テクノロジーの活力を注入する新しい手法を提供し、ACL 2024 の最優秀論文 7 つに選ばれました。
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ACL2024代表に選出！ゼロサンプル学習を導入し、華中科技大学がOracleの解読に最適化された条件付き拡散モデルをリリース
AI はライフサイエンスの最前線を深く掘り下げる
上海交通大学のホン・リャン教授のチームは、一連の革新的な方法を提案した。これには、タンパク質配列大規模言語モデル PRIME、小サンプル学習手法 FSFP、拡散確率モデル フレームワーク CPDiffusion が含まれます。その事前トレーニング済みタンパク質言語モデル ProSST と微小環境を認識したグラフ ニューラル ネットワーク ProtLGN は、タンパク質の構造予測と機能解析において大きな進歩を遂げました。
クリックしてHong Liang教授の独占インタビューをご覧ください:
上海交通大学のHong Liang氏との対話：科学のためのAIの実行による達成感の実現
浙江大学のChen Huajun教授のチームは、進化情報を最適化することでタンパク質設計と最適化タスクのパフォーマンスを向上させるノイズ除去タンパク質言語モデルDePLMを開発し、その結果がトップカンファレンスNeurIPS 2024に選ばれました。
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NeurIPS 24に選ばれました！浙江大学のチームは、SOTA モデルよりもよく突然変異の影響を予測する、新しいノイズ除去タンパク質言語モデル DePLM を提案しました
中国科学技術大学のWang Xiang氏のチームは、クロスモーダルなタンパク質とテキストのモデリングフレームワークProtT3を提案した。プロテイン言語モデル (PLM) と従来の言語モデル (LM) を統合することにより、プロテイン字幕の生成、質問応答、検索などのタスクにおいて優れた機能を実証しました。
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ACL2024代表に選出！タンパク質データとテキスト情報のクロスモーダル解釈を実現するために、中国科学技術大学のWang Xiang チームはタンパク質テキスト生成フレームワーク ProtT3 を提案しました。
AI は複数の分野で地球科学の応用を支援します
浙江大学地球科学院の研究チームは、一連の GeoAI モデルを開発しました。EI-GNNWR、osp-GNNWR、クロロフォーマーなどを含む。これらのモデルは、地質学、地理学、大気科学、海洋学などの多くの分野で広く使用され、知性の方向への地球科学研究を推進してきました。
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複数分野の地球科学への応用: 浙江大学チームは、地理/海洋/地質学/大気分野における時空間モデリングと予測を支援する一連の GeoAI 手法を提案しました。
AI が材料探索の新時代を加速する
清華大学の Xu Yong 氏と Duan Wenhui 氏の研究グループは、ニューラル ネットワーク密度汎関数理論の新しいフレームワークを提案しました。この理論は、ニューラル ネットワークの損失関数の最小化と密度汎関数理論のエネルギー関数の最適化を組み合わせたもので、材料科学における深層学習の応用に新たな研究の方向性を切り開き、材料の設計と発見の効率を加速します。
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物質探求の新時代!清華大学の Xu Yong と Duan Wenhui のチームは、ニューラル ネットワーク密度関数フレームワークをリリースし、物質の電子構造を予測するためのブラック ボックスを開きました。
グローバル AI4S ポリシー レイアウトのレビュー
政策は、産業の健全な発展と技術進歩を導くための重要なツールであり、発展の方向性を整理し、市場秩序を標準化し、リソース配分を最適化することで、産業界と学術界に明確な行動枠組みを提供します。したがって、この年次総括の最後のキーワードは「政策」です。
7 つの部門が AI を活用して将来の産業を構想することに熱心に取り組んでいます
2024年1月、工業情報化部など7部門は「将来の産業革新と発展の促進に関する実施意見」を発表した。この文書には、人工知能や高度コンピューティングなどの技術的手段を活用して、将来性の高い産業を正確に特定し育成し、新たな産業化を促進するための技術的および産業的支援を提供する必要があると明記されています。
ポリシーのリンク:
https://zwgk.mct.gov.cn/zfxxgkml/kjjy/202401/t20240131_951102.html
人工知能主導の開発に焦点を当てた 2 つのセッション
首相は政府活動報告の中で、デジタル経済の革新的発展をさらに促進し、ビッグデータ、人工知能などの研究開発と応用を加速し、「人工知能」を包括的に実行する必要があると明確に指摘した。 +」行動計画を策定し、国際競争力のあるデジタル産業クラスターの形成を推進します。さらに、iFlytek会長のLiu Qingfeng氏、Xiaomi創設者の雷軍氏、360グループ創設者の周宏儀氏をはじめとする各界の代表者が、科学研究のイノベーション、人材育成、監督の最適化などを含む人工知能の分野に関するアドバイスや提案を行った。側面。
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2 つのセッション中、テクノロジー大手は、AI4S/人材トレーニング/コンピューティング能力/大規模モデル/業界共通データセットなどについて言及しました。
韓国、「AI・デジタルイノベーション成長戦略」を策定
2024 年 4 月韓国科学技術情報通信部は、官民協力のもと人工知能に関する韓国最高の総合統治機関となる「AI戦略最高評議会」の設立を発表した。この組織は情報通信科学部長官と太済大学学長が共同議長を務め、AI分野のトップ専門家23名と韓国政府各省庁の職員7名の計32名で構成されており、 AI半導体、技術研究開発、法務、およびシステム、倫理と安全、人材育成、AI生物学を含む6つの主要部門に分かれています。
米国 FASST プログラム: AI 主導の科学と国家安全保障
2024 年 5 月 7 日米国エネルギー省は、FASST (Frontiers in AI for Science, Security, and Technology) プログラムの開始を発表しました。このプログラムは、エネルギー効率の向上、科学的発見の加速、国家安全保障能力の強化を目的とした、科学研究、エネルギー最適化、国家安全保障用にカスタマイズされた AI モデルの開発に焦点を当てています。 FASST は、AI テクノロジーと産業の深い統合を促進する米国の代表的な事例であり、複数の分野における AI の幅広い応用可能性をさらに実証しています。
文部科学省、AIとの共生に期待「科学技術・イノベーション白書」を公表
2024 年 6 月 11 日文部科学省は、2024年版「科学技術イノベーション白書」「AIがもたらす科学技術イノベーションの変化」の作成を完了しました。そして、日本政府の閣議で承認されました。ホワイトペーパーでは、日本におけるAI技術の普及状況や研究開発動向、さまざまな分野でのAI活用の可能性などを特集として紹介しています。本書は現在直面している問題を示唆し、日本社会とAIの共生の展望にも期待を寄せている。
ポリシーのリンク:
https://tc.keguanjp.com/kgjp_zhengc/kgjp_zhengc/pt20240717000003.html
バイデン・ハリス政権、AI、バイオテクノロジー、合成生物学の資金に5億ドルを割り当てる
2024 年 7 月 3 日バイデン・ハリス政権は、12の地域技術革新拠点（テックハブ）に5億400万ドルの資金提供を発表する予定だ。主に半導体、クリーンエネルギー、バイオテクノロジー、人工知能、量子コンピューティングなどの分野で使用され、革新的な産業の発展を加速し、国家および経済の安全保障を強化します。
国有資産監督管理委員会と工業情報化部は共同で、バイオ製造などの将来産業の配置を進めるために取り組んでいる。
2024 年 10 月 23 日国務院国有資産監督管理委員会は署名記事の中で、「配置を進め、量子技術、核融合、バイオ製造、6Gなどの未来産業を育成し、多くの戦略的な新興産業クラスターと国際競争力を備えた業界をリードする企業の創設。」同日、工業情報化省の報道官は、低空経済、商業航空宇宙、バイオ製造などの新産業や新路線の育成・拡大の必要性を強調した。
ポリシーのリンク:
http://www.sasac.gov.cn/n2588025/n