上海AI研究所の司南評価、LLMはタンパク質改造に未達、汎用と専門の融合が鍵

このほど、上海人工知能実験室は清華大人工知能産業研究院、同大学薬学部と共同で、タンパク質改変能力を実測データで検証する専門評価基準「ピーエフアリーナ」を公表した。基準は二〇二件の実測実験に基づく、同研究所の公開評価体系の科学向け新成果である。六種のタンパク質特化モデル、六種の汎用大規模言語モデル、五种の科学エージェントを比較し、候補生成、順位付け、実験情報利用を測定した。結果、現行モデルは限られた実験資源と複雑な変異組み合わせで信頼できる改変を達成できず、最高性能でも候補四十件中に平均二件未満の高分変異しか回収できなかった。特化モデルは情報が乏しい段階で有望変異を見つけやすく、汎用モデルとエージェントは実測結果を得ると多段階判断に優れる。逐次実験の反映で上位モデルの高分変異回収率は二・五四%から四・六五%へ向上し、反復最適化が有望と示された。この結果は、周伯文氏が以前示した、人工知能の創造性は高まるが科学研究は進まないとの認識を実証した。チームは複雑な変異効果の理解、実験フィードバックに基づく閉ループ最適化、専門先験と汎用推理、ツール利用、実験データの融合を課題に挙げ、タンパク質分析ツール群を開発して同研究所のタンパク質基盤モデル新版の競争力を高めた。