NSF、AIに資金投入し科学・工学を大変革へ

米国国立科学財団（NSF）は、科学的発見と工学的イノベーションのあり方を根本的に変革することを目指し、人工知能への投資を大幅に増やしています。一連の新しいプログラムを通じて、同機関は画期的なアイデアを具体的な現実世界への応用へと加速させるための取り組みに資源を投入し、グローバルなAI分野における米国の競争力を強化しています。

この取り組みの要となるのは、「使用に触発されたタンパク質設計の加速」イニシアチブであり、AIを用いて精密に設計された特性を持つ酵素、タンパク質、材料を創出するチームに約3200万ドルを投入しています。この資金は極めて重要な時期に提供されます。Google DeepMindのAlphaFoldのようなツールの最近の進歩により、タンパク質構造を予測する能力が劇的に向上したためです。この変化は、特定の機能を持つこれらの複雑な分子を設計する道を開き、かつて何年もかかった新素材、医薬品、工業プロセスの創造を革新する可能性を秘めています。NSFの幹部であるアーウィン・ジャンチャンダニ氏は、この協力的なアプローチの重要性を強調し、NSFが「産業界と学術界の専門家を結集し、AIを活用したタンパク質設計の広範な採用に対する障壁に立ち向かい、克服できることを喜んでいる」と述べました。現在進行中のプロジェクトには、塗料やプレキシガラスなどの製品に使用されるバイオベースのアクリレートを生成するためのAI設計酵素の開発や、リサイクル可能で耐熱性の高いプラスチックを生成できるバクテリアの開発が含まれます。これらの取り組みは、AI駆動のタンパク質設計が製造、ヘルスケア、エネルギー分野にどのようにその影響を広げることができるかを示しています。

AI駆動設計が新たな科学的潜在能力を解き放つ一方で、次の重要なステップは、これらのイノベーションが現実世界での展開に十分な堅牢性を持つことを保証することです。これに対処するため、NSFは「AI対応テストベッド」プログラムのために、200万ドル以上の計画助成金を割り当てています。これらのテスト環境は、現実世界の予測不能で、しばしば混沌とした状況を再現することで、AIシステムをその運用限界まで押し上げるように設計されています。この厳格なテストは、AIの概念を検証し、洗練させ、実用化に備えることを目的としています。CISEの代理副所長であるエレン・ゼグラ氏は、AIの進歩を推進するために既存の研究施設を独自に活用しているこのプログラムを強調し、アップグレードにより、システムが予期せぬ課題にどれだけうまく適応し、回復できるかを含む高度なAI評価が可能になると述べました。テストベッドは、ニューヨークの都市規模のワイヤレスネットワーク、コーネル大学の農業システム研究所、メリーランド大学の災害レジリエンスハブ、ミシガン大学の自動運転車試験場など、多様な設定を網羅しています。各ロケーションは異なる現実世界の変数を提供し、AIシステムが動的な条件下でその信頼性を証明する重要な機会を提供します。

設計と現実世界での検証を超えて、NSFは、研究者が物理的な場所に縛られずに、有望なアイデアを迅速に完全にテストされたソリューションに変換できるアクセス可能なツールの必要性を認識しています。この目的のために、同機関はプログラム可能なクラウドラボの新しいネットワークを構築しています。これらの施設には、初期設定から結果の解釈まで、実験のあらゆる段階を管理できるAI対応システムが備わります。研究者はリモートでログインし、実験ワークフローを設計し、新しいデータが出現するにつれてシステムが動的に条件を調整しながら、それらがリアルタイムで展開するのを観察することができます。当初の焦点分野はバイオテクノロジーと材料科学ですが、より広範なビジョンは、最先端の実験へのアクセスを民主化し、大学、スタートアップ、さらには教育機関が高レベルの研究に参加する機会を開くことです。この拡大されたアクセスは、特に企業がすでにコンピューター設計された医薬品を臨床試験に移行させているAIガイドによる創薬などの分野で、より広範なコミュニティにおけるAI対応科学を大幅に加速させる可能性があります。

これらの相互接続されたプログラムの包括的な目的は、研究者に力を与え、より大胆なアイデアを概念化し、より迅速に実行し、かつては克服不可能と考えられていた問題に取り組む自由を与えることです。高度なAI能力とそれらの応用に必要なツールおよび環境を戦略的に連携させることで、NSFは、研究室で生まれた科学的ブレークスルーが全国の産業や個人に実質的な利益をもたらすことを積極的に保証しています。