米国の主要ラボで、AIが材料発見を44%向上させる

MITの経済学者Aidan Toner-Rodgersによる研究によると、米国の主要材料会社のAIを搭載したチームは、従来の方法を使用するチームと比較して、44％多くの新しい材料を発見し、39％多くの特許を出願した。研究は、1,000人以上の科学者がいる企業研究所で実施され、カスタムマシンラーニングシステムの導入を追跡した。AIツールは2022年に導入され、結晶および分子構造データベースで事前トレーニングされていた。このシステムは、グラフニューラルネットワークと強化学習を組み合わせていた。トップパフォーマンスの科学者は、AIの支援で大きな利益を得たが、ランクの低い研究者はほとんど利益を得なかった。AIによって設計された材料は、特許文書の分析に基づいて、人間の設計よりも新しいものであった。しかし、会社の機密性は、結果の独立した検証を制限している。ロンドン大学の化学者ロバート・パルグレイブは、透明性の欠如について懸念を表明した。AIを使用する研究者は、創造的な関与の減少を理由に、仕事の満足度が低いと報告した。全体として、この研究は、AIが新しい材料の発見を大幅に強化できることを示唆しているが、研究者の満足度に悪影響を与える可能性もある。