2023年、シカゴ大学で機械学習に従事するデータサイエンティストのベン・ブレイズィク氏は、家族が旅行に出る週末を利用して、世界中の研究者と開発者を結集する国際的な「ハッカソン」を主催した。彼は材料科学の分野がAIによって劇的に変化する時期に来ていると感じ、実験的な取り組みとしてこのイベントを始めた。今年で3回目を迎えたこのハッカソンは、世界中から1200人以上が参加。48時間の集中作業のなか、参加チームは大規模言語モデル（LLM）を活用し、材料科学や新薬開発の課題に挑戦した。 100以上のチームが2分間の動画で成果を発表。中にはプロのアニメ映像のようなデモも含まれ、AIが仮説生成やデータ管理、物性予測まで幅広く活用できる可能性を示した。しかし、その実現には専門的なデータ収集・標準化のパイプライン構築が不可欠であることも浮き彫りになった。 参加者の中には、AIに初めて触れた物理学の博士課程学生ダニエル・スぺックハルド氏もいた。彼はデータサイエンティストや数学者らとチームを組み、GoogleのAIモデル「T5」を材料の結晶構造のエネルギー最適化予測に特化させた。わずか2日間のトレーニングで、従来1か月以上かかる作業を達成。彼は「AIは科学の楽しさを奪うと思っていたが、今では完全に信頼できるパートナーだ」と語った。 他にも、製薬や材料の製造工程で発生する品質管理の課題に取り組むチームが、AIによる原料の製造履歴追跡システムを開発。また、分子の3D構造データをもとに新薬候補を提案するAIや、研究仮説を生成する「コ・ピロット」チャットボットも登場した。 イベントの主催者であるフンボルト大学のペペ・マルケス氏は、AIが研究のスピードを飛躍的に高める一方で、データの質と可用性が大きな壁だと指摘。彼らが10年かけて構築した材料科学データベース「NOMAD」（1900万件超）を活用し、AIによるデータ抽出や自動登録のツール開発も行われた。 データ管理の専門家アナ・ベラスケス氏は、「科学者がデータを簡単に扱えるようにする」ことが使命だと語る。彼女はAIと連携したカスタム設定で、研究者がファイルをドラッグアンドドロップするだけで分析が完了する仕組みを実現している。 32名の専門家による審査を経て、優勝チームにはメンターとベンチャーキャピタルの支援が提供される予定。参加者たちは、AIが「協働を妨げる」危険性があると指摘。ドイツ連邦材料試験研究所のソフトウェア開発者クトルアルプ・タゼフィダン氏は、「AIは単独作業を容易にするが、チームで創意工夫する場が欠かせない」と強調。イベントの終わりに、糖分過多で集中力が低下したチームメートが「頭がぼんやりしている」と訴えると、彼は「大丈夫、ChatGPTに聞けばいい」と笑いを取った。