Google、実験結果から学ぶAI研究員へ　ロボットと分子設計を結ぶ3研究

本誌の考察

試した結果から、次の研究が始まる

今回の研究で興味深いのは、AIが出した案を実験で確かめ、その結果を次の案へ戻そうとしている点です。予想と結果が違ったときにも、その違いを次に使えます。装置の状態を記録する技術も、途中で止まった実験を含めて、この往復を続けるために役立ちます。

三つの研究がつながり、人が確認できる実験の範囲が広がった先を想像してみます。研究者は、試す候補を一つずつ用意する仕事の一部をAIと装置に任せ、返ってきた結果から次に問うべきことを考えられるでしょう。一度の計算で出した有望な案に加え、実物を調べる途中で見つかった意外な結果も追いやすくなります。

さらに、こうした実験設備を離れた研究チームが共同で使えるようになれば、小さなチームにも探索へ参加する道が広がります。装置を持つ施設に、研究の目的と承認した計画を渡し、結果を受け取って次の判断をする。実験を依頼するたびに得た知識が、その後の探索へ続いていく研究サービスです。

例えば、病院で働く研究者が、体の状態を調べる手がかりになるタンパク質に着目したとします。そのタンパク質に結び付く候補を共同設備で探し、得られた結果を検査の開発チームへ渡せれば、医療現場で生まれた問いを具体的な試験へ進めやすくなるかもしれません。

そこから、検査としての正確さや患者にとっての有用性を確かめ、医療現場で扱える形にする仕事が続きます。この先までつながれば、地域の病院が気づいた小さな違いから、新しい検査の選択肢が生まれる未来も考えられます。研究の入口が増えるほど、取り上げられる体の変化や困りごとも多様になりそうです。

その未来では、研究者は朝、前の実験で予想から外れた候補を確認し、現場の疑問と照らして次の方向を決めます。患者が診察室で話した困りごとが、研究者の問いになり、実験の結果を経て再び診療へ戻ってくる。AIとロボットを結ぶ技術は、そんな研究の往復を身近なものにしていくかもしれません。