米国エネルギー省、AI科学ワークフロー278件を始動—エージェントフレームワーク、モデル、国立研究所のHPCを連携

米国エネルギー省は7月22日、Genesis Missionの第1弾となる278件のプロジェクトを発表した。その目的は、単独の「科学モデル」を訓練することではなく、AIをシミュレーション、実験データ、高性能コンピューティングに接続する研究ワークフローを構築することにある。採択されたポートフォリオには、国立研究所主導の87件、大学主導の168件、企業による19件、非営利団体による4件が含まれ、計342機関が関与する。テーマは原子力、重要鉱物の抽出、インテリジェントなチップ設計、商用核融合に及ぶ。最大の単独プロジェクトは、3年間で6,000万ドル規模の原子力プログラムである。

採択チームは、Genesis Mission Platformに統合されたエージェントフレームワーク、産業パートナーが提供するモデルとソフトウェア、ならびにエネルギー省の国立研究所や共同利用施設のHPC資源を利用できる。このアーキテクチャの技術的な難所は、言語モデルを検証可能な科学的ループに組み込むことにある。エージェントがコードを生成し、候補を提案し、あるいはシミュレーションをスケジューリングした後も、その結果は数値計算、実験装置、分野専門家によって検証されなければならない。さらに、データアクセス権、ジョブスケジューリング、モデルバージョン、ランダム性、完全な実行トレースも保持する必要がある。そうでなければ、進歩がモデル、計算資源、データ、人間の介入のいずれに由来するのかを判断することは難しい。

OpenAIは同日、約2,000人の研究者に総額400万ドル相当のCodex利用権を提供し、さらに2件の大規模な科学的課題に対して300万ドル相当のAPI支援を行うと表明した。計画されている研究には、モデルをシミュレーション、材料科学の知識、実験と組み合わせ、より高い温度かつ実用的な圧力で動作する超伝導体を探索する取り組みが含まれる。また、既存のデータと計算だけで前進できる問題と、依然として物理的な証拠を必要とする問題を区別する「machine-accessible frontier」のマップ構築も予定されている。条件を満たす一部の生物学研究者はGPT‑Rosalindも利用できる。

本当に注視すべきなのは、支援額ではなく、各プロジェクトが比較可能なベースライン、失敗事例、計算コスト、実験的検証率を公開するかどうかである。現時点で当局は、モデル構成、エージェントインターフェース、データガバナンス手法、成功指標をプロジェクトごとに開示していない。こうした詳細が明らかになるまでは、「科学研究の生産性向上」は依然として検証を要する目標である。