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2024年11月、 Google DeepMindは「新たな発見の黄金時代：AI for Scienceの機会を掴む」と題したレポートを発表し、AIが科学研究を新たな黄金時代へと導いていることを指摘しました。現在、AI for Scienceは初期の概念化段階を脱し、生命科学、地理情報科学、天文学・気象学といった伝統的な研究分野における革新的な手法を模索し、何世紀にもわたって人類を悩ませてきた科学的課題に対する新たな解決策さえも提供しています。 2024年を振り返ると、AI for Scienceは実りある成果を上げました。特に年末のノーベル賞発表によって、AI for Scienceは主流の地位を確立しました。この権威ある賞は、AI for Scienceの価値を社会に明確に示しました。学術界における継続的な革命的な進歩に加え、頻繁な産業界の政策、資本市場への多額の投資、そして大手テクノロジー企業の参入など、あらゆる側面がAIが科学分野に持つ計り知れない可能性を示しています。 旧年と別れを告げ、新年を迎えるにあたり、 HyperAIは2024年のAI科学分野における最も影響力のあるイベントの概要をまとめました。この概要は、業界の発展を記録し、関連分野の研究者にとって参考資料となることを目的としています。この貴重な情報をぜひ保存して共有してください！ ホットトピックプレビュー:
AIは新たな産業パラダイムをリードし、ノーベル賞を受賞する準備が整っています。ノーベル賞は長らく科学界における最高の栄誉とされ、物理学、化学、生理学、医学といった分野において卓越した貢献を果たした個人に授与されてきました。しかし、人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、AIは様々な分野の研究方法や方向性に大きな影響を与え、データ推論の新たなパラダイムとなりつつあります。今年のノーベル物理学賞と化学賞がAI分野のパイオニアに同時に授与されたことは、こうした潮流に対する力強い反応と言えるでしょう。 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科学者ジェフリー・ヒントン氏と、米国の物理学者ジョン・ホップフィールドに「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」の功績により授与されることとなった。 2024年ノーベル物理学賞受賞者 10月9日には、 2024年のノーベル化学賞も発表されました。賞金の半分は、ワシントン大学のデイビッド・ベイカー教授に「計算によるタンパク質設計」への貢献が認められ、残りの半分はGoogle DeepMindの科学者であるデミス・ハサビス氏とジョン・M・ジャンパー氏に「タンパク質構造予測」への貢献が認められて授与されました。 2024年ノーベル化学賞受賞者 DeepMind Alphaシリーズは複数の分野で画期的な成果を達成AlphaGoで華々しいデビューを飾り、AlphaFoldを保有するGoogle DeepMindは、常に業界の発展の先駆者とみなされてきました。同社の「アルファシリーズ」の成果は、人工知能の可能性に対する人類の理解を絶えず刷新しています。 2024年を振り返ると、「アルファシリーズ」は複数の分野で大きな飛躍を遂げました。 アルファシリーズのブレークスルー AI + 数学分野において、 DeepMindはAlphaProof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ことで、今年の国際数学オリンピック（IMO）の6問中4問を解答し、初めて銀メダリストと同等の成績を達成しました。特にAlphaGeometryモデルは、人間のIMO金メダリストに迫る複雑な幾何学問題を解くことができ、AIを活用した数学的推論の新たな時代を切り開きました。 AI + ライフサイエンス分野において、 AlphaFold3モデルが重要なデビューを果たしました。AlphaFold2をベースにさらに進化したこのモデルは、タンパク質、核酸、低分子、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、バイオメディカルおよび化学分野の科学者がローカル環境で利用できるようになり、新薬やワクチンの開発を大幅に加速させます。 オープンソースアドレス: https://go.hyper.ai/0LxXi 同時に、DeepMindはウェットラボ実験で検証された初のAIタンパク質モデルであるAlphaProteoもリリースしました。7つの標的タンパク質をテストした結果、AlphaProteoはウェットラボでの成功率を9%から88%に向上させ、他の手法の5～100倍の精度を達成しました。また、結合親和性も3～300倍向上しました。 AI + チップ設計の分野では、 DeepMindがNature誌に掲載したチップ設計アルゴリズム「AlphaChip」を発表しました。これは、コンピュータチップ開発を加速・最適化するものです。AlphaChipは複数世代のTPU製品の設計に活用されており、従来の方法では数週間から数ヶ月かかっていたチップレイアウト設計を数時間で完了できます。これは、「チップでチップを設計する」時代の到来を告げています。 AI + 量子コンピューティング分野において、 DeepMindはAlphaTensorとAlphaQubitを発表しました。AlphaTensorは深層強化学習を用いて量子コンピューティングプロセスを最適化し、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、業界をリードする精度で量子コンピューティングのエラーを識別し、信頼性の高い量子コンピュータの構築に向けた重要な基盤を築きます。 NVIDIAのAI4S分野における継続的な戦略的展開NVIDIAは近年、AI for Science（AIを活用した科学研究）への注力に注力しており、これは同社の技術革新を推進する重要な戦略の一つです。NVIDIAは、強固なハードウェア基盤、ソフトウェアエコシステム、そしてディープラーニング技術を活用することで、 AIによる科学研究の加速において重要な役割を担う存在となっています。CEOのジェンスン・フアン氏は、科学的発見におけるAIの変革的役割を強調しています。 科学研究を加速させるNVIDIAのAIツール NVIDIA は、2024 スーパーコンピューティング カンファレンス (SC24) において、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、幅広い分野をカバーする強力な AI および科学計算ツールのスイートを発表しました。
さらに、CUDA-X ライブラリには新しい cuPyNumeric アクセラレーション コンピューティング ライブラリが導入され、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向上をもたらします。 常に潤沢な資金力で知られるNvidiaは、自社技術の継続的な向上に加え、2024年もAI + バイオメディシンへの投資を拡大し、AI医薬品企業のRelation Therapeutics、Vilya、Genesis Therapeutics、CytoReason、そしてTerray Therapeutics（2社目の投資）を含むAI主導の医薬品開発企業5社と、 AI + タンパク質スタートアップ企業のEvolutionaryScaleに投資しました。さらに、今年12月初旬には、ベトナムのAIヘルスケア企業Vinbrainを買収しました。 AIは乳がんの治療においていくつかの大きな進歩を遂げました。乳がんは世界中でがんによる死亡原因の第1位であり、常に医学研究の重要な焦点となっています。世界では毎年60万人以上の女性が乳がんで亡くなっています。米国では、女性の8人に1人が生涯のうちに乳がんと診断されます。現在、科学者たちはAIの力を活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支援による乳がん検出」というフレーズがGoogle検索の上位にランクインし、その重要性を浮き彫りにしました。 Googleの2024年の検索結果動画のスクリーンショット そこで本稿では、2024年に乳がん治療においてAIが達成するいくつかの大きなブレークスルーをまとめます。スクリーニング、診断、治療といった複数の段階を網羅し、乳がんの検出率と治療成績を大幅に向上させると期待されています。例えば、以下のような点が挙げられます。 AI支援スクリーニングで検出率が向上AI企業DeepHealthは、米国放射線学会2024（RSNA 2024）年次総会において、AIを活用した乳がん検診によって発見率が21%向上したことを示す研究を発表しました。この研究では、12ヶ月間にマンモグラフィー検査を受けた747,604人の女性を詳細に分析し、AIを活用したスキャンによって乳がんの早期発見が大幅に向上したことを実証しました。 ノースイースタン大学の研究者らは、乳がん検出のための新たなAIアーキテクチャを開発しました。診断精度は最大99.72%です。このシステムは、高解像度画像と過去のデータを評価することでがんのパターンを識別し、診断を行います。これにより、人間による診断における誤りを減らし、診断効率を向上させます。 AIモデルが術前化学療法の有効性を予測広東省人民病院癌科の王坤副院長は、乳がんの異なる分子サブタイプを標的とした世界初の人工知能システムの開発を主導しました。このシステムは、術前化学療法の早期段階で乳がんのRCB（生殖癌分類）レベルを正確に予測することができます。この成果は、医師が術前化学療法のレジメンを調整し、手術の時期を決定し、乳がん治療における精密医療を促進するのに役立つだけでなく、患者の経済的負担をある程度軽減することにもつながります。 AIが臨床治療の指針を提供する山東大学（呂海泉、孫容、張凱）と山西医科大学（梅奇）の研究チームは、ヘリカルマトリックステクノロジー株式会社などの研究グループと共同で、機械学習技術とmRNAベースの解析を用いて、原発性乳がん患者の検体中のがん幹細胞の特性を評価するための新たな手法「BCSCシグネチャー」の開発に成功しました。この研究は、BCSC制御におけるポリアミン同化代謝の中核的役割を明らかにするだけでなく、乳がんの臨床治療に新たな戦略と方向性をもたらします。 トップ学術誌と著名な資金提供プロジェクトの先駆者のレビュー人工知能（AI）の急速な発展の時代において、トップクラスの学術誌や著名な資金提供を受けたプロジェクトは、世界的な科学的ブレークスルーを発表する重要なプラットフォームとなりつつあります。AIの技術的限界を広げるだけでなく、従来の分野におけるイノベーションと発展にも大きな影響を与えている、一流のAI研究者グループが登場しています。 Nature誌の「2024年トップ10人」、Cell Press誌の「最も影響力のある科学者50人」、そして2024年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。本セクションでは、これらの分野における優れたAI研究者に焦点を当て、AI時代における科学研究の最も力強い脈動を垣間見ていきます。 レミ・ラム：機械学習による天気予報の革命Google DeepMindの研究者であるレミ・ラム氏が、Nature誌の2024年版「今年の10人」に選出されました。ラム氏は、機械学習を用いた気象予報の改善における先駆者として高く評価されています。ここ数年、彼と彼のチームはこの分野の最前線に立っています。 Nature誌に掲載される数日前、ラム氏と彼のチームは次世代気象予報モデル「GenCast」を発表しました。このモデルは、わずか8分で15日間の世界気象のランダム予報セットを生成でき、従来の気象予報モデルをはるかに凌駕する速度を誇ります。GenCastの誕生は、気象分野におけるAI技術の深遠な応用を象徴し、高精度な気象予報の新たな可能性をもたらします。 完全なレポートを見るにはクリックしてください: DeepMind と Google Research は、複数の技術的アプローチを通じて AI 天気予報の「六角形の戦士」を作り出すために協力しています。 レミ・ラム アン・カーペンター：AIを使って細胞画像に隠された情報を発見する 2024年、Cell Pressは創刊50周年を記念し、「世界の科学者50人」と題したインタビューシリーズを刊行しました。このシリーズでは、科学革新を牽引する50人の著名な研究者を特集しました。その中で、AIのパイオニアであるフェイフェイ・リー氏に加え、計算生物学者のアン・カーペンター博士が特に注目を集めました。 アン・カーペンター博士 アン・カーペンター博士は、MIT（マサチューセッツ工科大学）とハーバード大学ブロード研究所のイメージングプラットフォームの科学者兼シニアディレクターです。細胞画像解析と創薬加速のためのAIベースツールの開発により、今回の選出に至りました。彼女の革新的な研究は、NSF CAREER賞やASCB Mid-Career賞など数々の賞を受賞し、創薬分野におけるAIリーダートップ100の一人にも選ばれています。 ビジュン・タン：AIを活用した二次元材料の発見の加速2022年にGoogle前CEOのエリック・シュミット氏が開始した長期研究資金プログラム「AI2050」は、毎年、AIの学際分野における研究を支援するため、ベテランおよび新進気鋭の研究者グループを選出しています。今年選出された25名のフェローの中でも、シンガポールの南洋理工大学のポスドク研究員であるビジュン・タン氏は特に印象的です。 ビジュン・タン博士 ビジュン・タン博士は、新規二次元材料の合成と工学、特に機械学習を用いたスマートマテリアルの開発における専門知識で知られています。これまでに一流誌に30本以上の論文を発表し、1,400回以上の引用とH指数18を記録しています。 彼女のAI2050研究プロジェクト「2DMatAgent」は、二次元材料の発見と開発を加速するためのAI駆動型プラットフォームの開発に焦点を当てています。この研究は、ナノエレクトロニクス、エネルギー貯蔵、医療技術の発展に深い影響を与えます。 AI4S特別政策が推進する国内科学研究の新たな展望国家新世代人工知能発展計画を実行し、人工知能技術の最先端動向に対応するため、中国科学技術部と国家自然科学基金は2023年3月に共同で「AI for Science」特別プロジェクトを立ち上げました。この政策的背景の下、人工知能と科学研究の深い融合が研究パラダイムの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年は中国におけるAI科学研究にとって画期的な年と称えられました。数多くの研究チームが画期的な成果をあげ、世界的な注目を集めました。これは、中国の科学研究の力強さを示すだけでなく、「中国の叡智」を世界の技術進歩に注入する成果でもありました。以下は、様々な分野から選ばれた事例であり、この分野の活況を概観するものです。 AIが甲骨文字の謎を解読華中科技大学の白翔氏と劉玉亮氏を中心とする研究チームは、アデレード大学、安陽師範大学、華南理工大学と共同で、甲骨文字解読に最適化された条件拡散モデル（OBSD）の学習に成功しました。このモデルは、古文字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、全く新しい手法を提供しました。この論文はACL 2024の優秀論文7本に選ばれ、歴史研究と古文字研究に現代の技術の活力をもたらしました。 AIは生命科学の最前線に深く関わっている上海交通大学の洪亮教授率いるチームは、タンパク質配列大規模言語モデルPRIME、少数ショット学習法FSFP、拡散確率モデルフレームワークCPDiffusionなど、一連の革新的な手法を提案してきました。彼らが開発した事前学習済みタンパク質言語モデルProSSTと微小環境を考慮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ています。 Hong Liang教授のインタビューを見るにはクリックしてください: 上海交通大学の Hong Liang 氏へのインタビュー: 科学のための AI の導入が成功したときに、最大の達成感が得られます。 浙江大学の陳華軍教授率いるチームは、進化情報を最適化することでタンパク質設計・最適化タスクの性能を向上させる、ノイズ除去型タンパク質言語モデルDePLMを開発しました。この成果は、世界最高峰の学術会議NeurIPS 2024に選出されました。 中国科学技術大学の王翔氏のチームは、タンパク質言語モデル (PLM) と従来の言語モデル (LM) を統合し、タンパク質のキャプション生成、質問への回答、検索などのタスクで優れた機能を発揮する、クロスモーダルタンパク質テキストモデリングフレームワーク ProtT3 を提案しました。 AIは地球科学の複数の分野で応用を可能にする浙江大学地球科学学院の研究チームは、EI-GNNWR、osp-GNNWR、ChloroFormerを含むGeoAIシリーズモデルを開発しました。これらのモデルは、地質学、地理学、大気科学、海洋学など、様々な分野で広く応用されており、地球科学研究の知能化を推進しています。 AIが材料探索の新時代を加速 清華大学の徐勇氏と段文慧氏率いる研究グループは、ニューラルネットワークの密度汎関数理論のための新たな枠組みを提案しました。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汎関数最適化を融合したもので、材料科学における深層学習の応用に向けた新たな研究方向を開拓し、材料設計と発見の効率性を向上させると期待されます。 グローバルAI4S政策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す。発展の方向性を明確にし、市場秩序を規制し、資源配分を最適化することで、産業界と学術界の双方に明確な行動枠組みを提供します。したがって、今年の総括における最後のキーワードは「政策」です。 7 つの部門が協力して AI を活用し、将来の産業を形作っています。2024年1月、工業情報化部を含む7つの部門は「未来産業の革新的発展の促進に関する実施意見」を発表しました。この文書では、人工知能や先進コンピューティングなどの技術を活用して、潜在力の高い未来産業を的確に特定・育成し、新たな産業化を推進するための技術面および産業面の支援を提供することが明確に規定されています。 ポリシーリンク: 文書内の関連コンテンツのスクリーンショット 2つのセッションはAI主導の開発に焦点を当てています 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、ビッグデータと人工知能（AI）の研究・応用を加速し、「AI+」行動計画を全面的に実施し、国際競争力のあるデジタル産業クラスターの形成を促進する必要があると明確に述べた。また、iFlytekの劉清鋒会長、Xiaomiの雷軍創業者、360グループの周紅一氏など、社会各界の代表者らは、科学研究の革新、人材育成、規制の最適化など、人工知能の様々な側面について提言を行った。 韓国は「AI・デジタル革新成長戦略」を策定した。韓国科学技術情報通信部は2024年4月、官民連携による韓国における人工知能（AI）に関する最高レベルの包括的ガバナンス機関となる「AI戦略最高会議」の設立を発表しました。同会議は、科学技術情報通信部長官と太宰大学学長が共同議長を務め、AI分野のトップエキスパート23名と韓国政府各部局の職員7名を含む32名で構成されています。同会議は、AI半導体、技術研究開発、法制度、倫理・安全、人材育成、AI生物学の6つの主要部署に分かれています。 「AI戦略最高会議」メンバー集合写真 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（科学、安全保障、技術のためのAIの最先端）プログラムの開始を発表しました。このプログラムは、科学研究、エネルギー最適化、国家安全保障のためのカスタマイズされたAIモデルの開発に焦点を当て、エネルギー効率の向上、科学的発見の加速、そして国家安全保障能力の強化を目指しています。FASSTは、AI技術と産業の深い融合を促進する米国の取り組みの代表的な例であり、AIが複数の分野に幅広く応用できる可能性をさらに示しています。 米国エネルギー省ウェブサイトのスクリーンショット 文部科学省は、AIとの共生の展望を概説した科学技術イノベーション白書を発表した。文部科学省は、2024年6月11日に閣議決定された「科学技術イノベーション白書2024年版」において、「AIがもたらす科学技術イノベーションの変革」を策定しました。白書では、特集記事として、日本におけるAI技術の導入状況や研究動向、様々な分野への活用の可能性を紹介するとともに、現状の課題を浮き彫りにし、日本社会とAIが共存する未来像を描いています。 ポリシーリンク: 「科学技術イノベーション白書」の表紙と裏表紙 バイデン・ハリス政権は、AI、バイオテクノロジー、合成生物学の支援に5億ドルを割り当てた。 2024年7月3日、バイデン・ハリス政権は、革新的産業の発展を加速し、国家および経済の安全保障を強化するために、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を対象とした12の地域技術ハブに5億400万ドルの資金提供を発表する予定です。 国有資産監督管理委員会（SASAC）と工業情報化部（MIIT）は共同で、バイオ製造などの将来の産業に関する将来計画を策定している。 2024年10月23日、国務院国有資産監督管理委員会（SASAC）は署名文書の中で、「量子技術、核融合、バイオ製造、6Gといった未来産業を積極的に企画・育成し、国際競争力のある戦略的新興産業クラスターとリーディングカンパニーの創出を加速させる」必要性を指摘した。同日、工業情報化部の報道官は、低高度経済、商用航空宇宙、バイオ製造といった新たな産業・分野の育成・強化の必要性を強調した。 |
複数の国の政策、科学研究の進歩、先駆的な人物、企業戦略など、すべてを1つの記事にまとめました。2024年のAI 4S業界における主要なイベントの包括的な概要です。
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