最近読んだ2本の論文が、とても示唆的でした。
1本目は、計算化学における生成AIを扱った論文です。
ここで重要なのは、既知データをうまく再現することではなく、まだ見えていない化学現象を予測できるか という視点でした。
著者らは、生成AIが本当に化学で有用になるには、単なるパターン当てではなく、emergent phenomena を扱えるレベルに進む必要があると述べています。
そのためには、統計力学のようなコア原理との統合 が重要だとしています。
2本目は、材料研究向けの基盤LLMに関する論文です。
こちらで印象的だったのは、大きい汎用モデルが常に有利とは限らない という点です。
材料分野に合わせた domain adaptation によって、情報抽出や結晶構造生成で強い性能が出ることが示されていました。
この2本を合わせて見ると、科学AIに本当に必要なのは次の3つだと感じます。
predictive であること
domain-aware であること
実際の研究ワークフローに組み込めること
AIを研究現場で本当に役立つものにするには、派手さよりも 予測性・専門性・実用性 が重要です。
参考文献：
🔗 https://arxiv.org/pdf/2409.03118
🔗 https://arxiv.org/abs/2412.09560
🔗 Register: https://platform-new.mat3ra.com
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