AIやビッグデータを科学研究に活用する試みは、研究分野を超えて広がっている。研究の効率を大幅に向上し研究者は単純作業から解放される。

科学研究や技術開発に人工知能を活用する科学のためのAIの進展が著しい。AIは膨大な実験、観測データや複雑な現象の背後に潜む最適解を探すのが得意だ。生身の人間である科学者は、現象を記述するパラメータの数や、研究対象が拡大すると手に負えなくなる。

ディープラーニングなどの最新の機械学習を使うとこれが易しい問題に変わる場合がある。

ディープラーニングを使って超弦理論に基づく重力模型を再構築し、その模型に新しい時空を創発させ導いた時空の式が、他の研究者が導き出したものと同じ結果が得られたのである。

生物が何年もかけて獲得した仕組みをAIがごく短時間で生み出したのだ。ロボティックスの発達で実験が自動化できるようになった事で、ディープラーニングと組み合わせると、より複雑で背後に高次元の関係式が潜む問題をうまく扱えるようになってきた。

より創造的で豊かな仕事に専念することができるようになる。科学者はAIに全てを任せることはできないが、AIと協調の道を探りながら、先に進もうとしている。

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