AI for Science（科学のためのAI）

AI for Science（科学のためのAI）とは、機械学習・深層学習・LLM等のAI技術を科学研究に応用し、従来の実験・理論計算では解決困難だった問題を解決したり、研究のスピードを劇的に加速する取り組みの総称です。2024年のノーベル賞（物理学賞・化学賞）がAI/ML研究者に授与されたことで、AIが科学の主流に入ったことが象徴的に示されました。

分野別の代表的な成果として、(1)生命科学・創薬：AlphaFold（DeepMind）によるタンパク質構造予測の解決。EvolutionaryScale社のESM3はタンパク質・RNA・DNAの設計・解析を統合。AIによる新薬候補の設計スピードが数年から数週間に短縮、(2)気象・気候：Google DeepMindのGraphCast（GNWeather）が従来の気象シミュレーションより1万倍高速で10日間予報を実現。NVIDIAのFourCastNetも同様のアプローチ、(3)材料科学：DeepMindのGNNOCが原子間力の予測を高速化し、新材料（電池・触媒・半導体材料）の探索を加速、(4)天文学：AIによる重力波検出・系外惑星探索・銀河分類の自動化、(5)核融合：DeepMindとTAE TechnologiesがAIでプラズマ制御を最適化があります。

2024年ノーベル賞との関係として、(1)物理学賞：Geoffrey HintonとJohn Hopfieldが「人工ニューラルネットワークを用いた機械学習の根本的発見と発明」で受賞、(2)化学賞：Demis Hassabis（AlphaFold）とJohn Jumper（AlphaFold2）が「タンパク質構造のコンピュータによる設計と構造予測」で受賞。これらの受賞はAI for Scienceの重要性を科学界が正式に認めた歴史的出来事です。

今後の展望として、LLMベースの科学支援AI（論文要約・仮説生成・実験設計支援）も急速に発展しており、科学者とAIの協働による「AI駆動の科学的発見」が加速することが期待されています。