AIによる科学発見の次世代形態が、OpenAI元メンバーによる新興企業「Periodic Labs」の登場によって実現の兆しを見せている。2024年3月、ChatGPT開発の核となった人物であるリアム・フェドゥス氏がOpenAIを退職したことで、シリコンバレーのベンチャーキャピタルが一斉に注目。フェドゥス氏と共同創業者であるドーグス・キュブルク氏は、わずか数か月で3億ドルの初期資金調達を達成。フェリシスが主導し、アンドリーセン・ホロウィッツ、DST、英語ーダのNVentures、アクセールらトップ投資機関が参加。さらにジェフ・ベゾス、エラッド・ギル、エリック・シュミット、ジェフ・ディーンといったテクノロジー界の巨頭も天使投資者として名を連ねた。 この企業の特異性は、資金と人材の集結にとどまらない。Meta、OpenAI、Google DeepMindなどから20人以上のトップ研究者が離職し、数千万ドル乃至上億ドルの株式報酬を捨てて参画。その中には、o1・o3モデルの開発者アレクサンデル・パスォス、超伝導体の発見実績を持つエリック・トーバー、マイクロソフトの生成AI材料開発者マット・ハートンらが含まれる。彼らの共通の信念は、「AIが科学を変えるには、実験と現実のフィードバックループが必要だ」という点にある。 フェドゥス氏とキュブルク氏の出発点は、2023年にキュブルク氏が発表した「言語モデルが自動で化合物を設計し、ロボットが合成する」実証実験。この技術的基盤が、機械学習による物理システムの高精度モデリング、信頼性の高い実験機械アーム、そして大規模言語モデルの高度な推論能力と融合した。これにより、AIが「仮説を立て、実験で検証し、得られたデータで再学習する」サイクルを構築可能になった。 Periodic Labsはカリフォルニア・メンロパークに実体のロボット実験室を建設。AIが科学文献とシミュレーションを分析し、新たな超伝導体や磁性材料の候補を提案。その実験結果、成功も失敗も含め、すべてがAIの学習データとして再利用される。この「仮説－実験－学習」の閉ループは、従来の科学のスピード（数年）を数週間単位に短縮する可能性を秘める。 フェドゥス氏は、現行のAIが「教科書の知識を反芻するだけ」にとどまっていると指摘。真の発見には、現実世界との接触と失敗のデータ収集が不可欠だと強調する。彼の言葉「科学を語るのではなく、科学をすること」は、AIが単なる情報処理機から「実験主体の科学者」へ進化する転換点を示している。 現在、同社は初期の実験データ処理とシミュレーションを進め、超伝導体の探索を主たる目標としている。ロボットの完全稼働はまだ先だが、20人以上の研究者が「AI科学の真の可能性は、実験室の試験管と炉の中にある」と信じ、行動を起こしている。その姿は、ベル研究所やIBM研究院の伝統を継ぐ、物理科学とAIの融合を志す新しい時代の幕開けを示している。