DeepMindのAIがDNAの「ダークマター」コードを解読
Google DeepMindは2025年6月25日、ヒトDNAのうちタンパク質をコードしない98%の領域、すなわち遺伝子の働きを制御する部分を解釈する革新的なAIモデル「AlphaGenome」を発表した。このモデルは最大100万塩基対のDNA配列を解析し、遺伝的変異が生物学的プロセスに与え...
Google DeepMindは2025年6月25日、ヒトDNAのうちタンパク質をコードしない98%の領域、すなわち遺伝子の働きを制御する部分を解釈する革新的なAIモデル「AlphaGenome」を発表した。このモデルは最大100万塩基対のDNA配列を解析し、遺伝的変異が生物学的プロセスに与え...
OpenAIは、同社の実験的推論型言語モデルが2025年国際数学オリンピック（IMO）において金メダル相当の成績を収めたと発表した。AIは人間の参加者と同じ条件下で6問中5問を解答し、持続的かつ創造的な思考力で人間特有とされてきた領域に進出した。この成果は、OpenAIが高度な推論能力を含む専...
MIT卒業生のサム・ロドリゲス氏が共同設立したFutureHouseは、科学研究における情報のボトルネックを打破するための専門AIエージェント群を搭載したプラットフォームを公開した。このプラットフォームには、科学的発見プロセスの異なる側面に特化した4つのAIエージェント（Crow、Falcon...
リバプール大学とサウサンプトン大学の研究者らが、70万件以上の実験的結晶構造データで学習した革新的AIモデル「CrystalGPT」（正式名称：MCRT）を開発した。このシステムは、グラフベースの原子表現とトポロジカルイメージングを組み合わせ、詳細な分子構造と広範なパターンを同時に解析できる。...
Google DeepMindは、DNAの非コード領域における遺伝的変化が遺伝子発現に与える影響を予測する画期的なAIシステム「AlphaGenome」を発表しました。このトランスフォーマーベースのモデルは、最大100万文字のDNA配列を同時に解析でき、遺伝子変異の結果を追跡することで疾患の原...
MITの研究者による包括的な調査で、AIがソフトウェア開発を完全に自動化する上での主な障壁が明らかになった。2025年7月16日に発表されたこの研究は、アルマンド・ソーラー＝レザマ教授の指導のもと、単純なコード生成を超えて複雑な工学的課題に取り組むためのロードマップを示している。研究チームは、...
MITの研究者らは、CodeSteerというインテリジェントアシスタントを開発しました。これは、大規模言語モデル（LLM）が複雑な問いに正しく答えるまで、テキスト生成とコード生成を切り替えるように導くものです。このシステムにより、数学問題や空間推論などの記号的タスクにおけるLLMの正答率が30...
スタンフォード大学のヒューマン・センタードAI（HAI）研究所は、AIの能力、投資、導入がかつてない成長を遂げていることを明らかにした包括的な2025年版AIインデックスレポートを発表した。同レポートによると、2024年の世界の民間AI投資額は過去最高の2,523億ドルに達し、米国の投資額は1...
非営利AI研究機関FutureHouseは、科学的発見を加速させるために設計された超知能AIエージェントを搭載した画期的なプラットフォームを発表した。2025年5月1日にリリースされたこのプラットフォームには、文献検索や統合タスクで人間の研究者を上回る専門エージェントが含まれている。最近、同社...
Google DeepMindは、従来「ダークマター」と呼ばれてきたヒトDNAの98%にあたる非コード領域を解釈する画期的なAIモデル「AlphaGenome」を発表した。このモデルは最大100万塩基対の配列を解析し、遺伝子発現やRNAスプライシングなどへの遺伝的変異の影響を予測できる。科学者...
Google DeepMindは2025年6月25日、ヒトゲノムの非コード領域――タンパク質を生成せず遺伝子の働きを制御するDNAの98%――を解釈する画期的なAIモデル「AlphaGenome」を発表した。このモデルは最大100万塩基対のDNA配列を解析し、遺伝子発現レベルや変異の影響など数...
Google DeepMindは、最大100万塩基対のDNA配列を解析し、遺伝子制御や変異の影響を予測できる画期的なAIシステム「AlphaGenome」を発表した。この技術はゲノム研究における大きな飛躍を示し、疾患理解や創薬のあり方を根本から変える可能性を秘めている。AlphaGenomeは...
MITの研究者らは、大規模言語モデル（LLM）における「位置バイアス」の根本原因を特定しました。これは、モデルが文書の冒頭や末尾の情報を過度に重視し、中間部分を軽視する現象です。研究チームの理論的枠組みにより、モデルアーキテクチャの設計、特に因果マスキングやアテンション機構が、訓練データに存在...
Google Researchは、Gemini 2.0を基盤としたAI共同科学者システムを開発し、研究者が新たな仮説を生成し、科学的発見を加速することを支援しています。注目すべきデモンストレーションとして、このシステムはカプシド形成性ファージ誘導性染色体アイランド（cf-PICI）が多様なファ...
研究者たちは、大規模言語モデル（LLM）がゲーム理論の枠組みでテストされた際、高度な社会的推論能力を示すことを発見した。エリック・シュルツ博士が主導した研究によると、これらのAIシステムは自己利益を重視した意思決定には優れている一方、協調やチームワークを要する課題には苦戦することが明らかになっ...
ジュネーブ大学とベルン大学の研究者による画期的な研究で、ChatGPTを含む6つの主要なAIシステムが、標準的な感情知能評価において人間を大きく上回る成績を収めたことが明らかになった。AIは感情的なシナリオへの対応で82%の正答率を記録し、人間の56%を大きく上回った。さらに、ChatGPT-...
最新の研究により、大規模言語モデル（LLM）と人間の脳の言語処理には顕著な類似点があることが判明しました。両者は次の単語の予測や文脈理解を用いており、LLMは神経科学の実験結果の予測において人間の専門家を上回る精度を示しています。ただし、エネルギー効率では依然として脳が圧倒的に優れています。こ...
MITの研究者らは、医用画像解析で広く利用されているビジョン・ランゲージモデル（VLM）が、「no」や「not」などの否定語を理解できないことを発見した。この重大な制限により、特定の条件で医用画像を検索する際、深刻な診断ミスにつながる恐れがある。2025年5月14日に発表された本研究では、AI...
東京大学の研究者らは、薄膜材料の合成と評価を完全自動化する画期的なデジタルラボラトリー（dLab）システムを開発した。このシステムは機械学習とロボティクスを活用し、人間の介入なしにサンプル作成から包括的な測定までを自律的に実行する。データ形式の標準化とモジュール型機器の接続により、dLabは材...
2025年5月8日に発表された新たな研究により、AIの創造性に対する人間の認知は、観察者にどれだけ創造プロセスが見えるかによって大きく左右されることが明らかになった。アールト大学の研究チームは、AIによるアート作品の進化過程を目撃することで、完成品だけを見る場合よりも創造性が高く評価されること...