- エネルギー省のAI活用構想FASST
- 科学研究にAIアシスタント導入へ
- 柔軟なAIモデル開発の重要性強調
エネルギー省（DoE）は、科学研究におけるAIの中核的な役割を探求する「Frontier AI for Science, Security and Technology（FASST）」イニシアティブを発表した。リック・スティーブンス氏がISC2024会議でAIの未来と現実の課題について講演しました。
AIはデータと計算能力を駆使して、以前は不可能だったパターンの把握や洞察、予測を可能にしており、エネルギー貯蔵やタンパク質、ポリマー、核兵器近代化など6つの科学的取り組みがAI開発の対象とされています。
科学コミュニティは、多機能をこなせる柔軟なAIモデルの創出が求められており、これはDoEの設立したFASSTイニシアティブの中心的な理念でもあります。一つのAIモデルが多岐にわたる分野で応用可能であるべきとしています。
例えば、AIが物理や化学の言語を操る基本科学AI基盤モデルを構築したとしましょう。DoEは巨大な計算装置と人的資源を有しAI導入に最も適した組織であるとスティーブンス氏は指摘しました。
しかし、兆単位のパラメータサイズを持つAIモデルを訓練するには膨大な計算能力と数ヶ月の時間が必要であること、そのため小さなモデルと高品質なデータを活用し、複雑性を低減する取り組みが求められています。
AIアシスタントの開発は科学研究ツールとしての有効性を更に高めます。ラボの作業を支援するAIアシスタント「Astral」プロジェクトも進行中であり、その実現に向けた信頼性の確保が課題とされています。
おい、そのAIアシスタントってのは、具体的にどんな仕事するんだ？実際のラボで使えるのか？
エネルギー分野のAIアシスタントは、実験のデータ解析や予測をして、研究者の手助けをするの。膨大なデータから新しい発見を導き出したりもするんだよ。だから、実際のラボで大いに活躍が期待されているわ。
アヤカ、ユータ、エネルギー省がFASSTっていうのを始めたんだよ。それが科学研究でAIをもっと中心にする動きなんだ。
リック・スティーブンスっていう人が、AIの未来と今の問題点を話してたんだけど、要するに、エネルギー貯蔵みたいな重要な研究でAIをどんどん使っていくってわけ。
それでユータ、お前が気になってるそのAIアシスタントはな、ラボでデータの分析とか予測を手伝うんだよ。
エネルギー省の計算装置の力を借りてね。でも、すごく大きなモデルで訓練するのは時間と計算能力がすごく必要だから、小さめのモデルを使って効率よく研究を進めようって話。それにAstralプロジェクトっていうのもあって、信頼性がキーになるんだ。
そういうわけで、このAI技術が研究を大きく変える可能性があるってことだね。