時代：『Nature』での出版から計算科学の発展への触媒へ

人工知能（AI）が人類にもたらし得る最大の潜在的な利益の一つは、科学発見の速度と範囲を拡大することにあります。Google が開発した研究支援ツール「Empirical Research Assistance」（以下、ERA）は、Gemini を用いて科学的コードを書き込み最適化することで、科学研究において最も時間のかかる作業の一つである、「計算実験を反復的に検証し改良する」プロセスの一部を取り扱います。本日は『Nature』誌に発表された論文「AI システムによって科学者が専門家レベルの経験的ソフトウェアの開発を支援」において ERA が紹介されています。また、今日開催される I/O における広範な科学関連のアナウンスメントの一環として、この技術は世界中の科学者を支援し得るツールとしても利用可能になる予定です。ERA は「計算的発見（Computational Discovery）」と呼ばれる新たな実験的なツールの構築に用いられるシステムの一つであり、本日より広く展開を開始する「Gemini for Science」を通じて導入される予定です。

ERA を多機能な科学コーディングツールとして紹介する

我々は初めに、秋の時期にプレプリントを公開した際に ERA の設計および性能を紹介しました。科学的課題と成功の指標を与えられると、ERA は学術文献を検索し、コードを記述し、解決策を探求し、様々な技法を組み合わせて結果を評価します。ERA は数千もの選択肢を検討し、木構造探索アプローチを用いて与えられた目標に対して出力コードを最適化します。本誌『Nature』の発表では、ゲノミクス、公衆衛生、衛星画像解析、神経科学における予測一般時系列予報ベンチマーク、数学といった多様な分野にわたる基準課題に対する ERA のテスト結果について記述されています。その結果、ERA はこれら全てのベンチマークにおいて専門家レベルの性能を示しており、将来的な専門家レベルの計算モデリングへのアクセスを民主化させるとともに、既存の専門家の能力を拡大する可能性を示しています。

ERA を開かれた科学的問いに対して適用する

過去 6 ヶ月間にわたり、Google リサーチの科学者および協力者は積極的に ERA を実験的用途に活用してきました。今年 4 月下旬には、ERA を用いて現在進行中の科学的未解決問題について検討した 4 つのプロジェクトの実例を共有しました。現在は、上記の 5 件の新論文を含む、計 8 件の手稿で ERA を特定の科学的課題に応用した成果を取得しており、これらは直ちに科学進歩に寄与し、社会的利益をもたらす複数の分野での進展をどのように推進するかを示しています。

Google の科学者および協力者は、ERA を用いた疫学的予報の分析を発表しました。これにより、米国における州レベルでのインフルエンザ、COVID-19 および RSV（呼吸器-syncitiaウイルス）に対する入院患者数の予測精度が高く、米国疾病対策センター（CDC）が提供する公的なリーダーボードにおいて全ての上記 3 つの呼吸器ウイルスにおいて常に上位あるいはほぼ上位の結果を得ており、他の国や疾患についても簡単に再現可能な手法を採用しています。

我々は ERA を用いてカリフォルニア州の雪源河川流域における季節的流出量の予測モデルを構築しました。これは同州の人口および農業セクターにとって極めて重要な資源です。得られたモデルは、州政府が公式に発表する季節的水供給見通し（Bulletin 120：B120）と比較して、春季の流出量に関する早期予測において著しく高い精度を示し、この限られた資源の管理改善に寄与する可能性があります。

また、我々は ERA を用いて静止気象衛星のデータに基づき大気中の二酸化炭素（CO2）濃度を前例のない空間・時間分解能でマッピングする手法を開発しました。ERA によって開発されたモデルは、人類活動に伴う CO2 濃度変化を捉え取り、特に都市部における顕著な増加パターンも正確に再現します。さらにモデルに基づく推定値から、作物や他の植物が成長過程で CO2 を吸収し、その結果として昼間に CO2 濃度が低下する現象を始めとした自然循環および人為的循環の大気内での展開も把握できます。これらの AI ベースの推定値は、温室効果ガスとしての重要な役割を果たす CO2 が時空間どのように変動するかをモデル化・監視・理解する 데 に貢献します。

我々は ERA および Google Antigravity システムを組み合わせるケーススタディとして、3 次元太陽エネルギー最大化の問題に取り組みました。ERA は、500 つの三角形からなる体積ファンが散乱した太陽放射線を後ろ向きの陰影なしで閉じ込めることができ、将来の太陽エネルギーデバイスの潜在的設計においてエネルギー収集効率を最大限に引き出すことを発見しました。

また、我々は ERA を小売業の予報という経済学の一分野へも応用しました。この分野は顧客が必要な製品へのアクセスを保証し、企業が高効率で運営できる一方で廃棄物を最小化するとともに、政府が経済政策を最適化する役割を果たします。米国経済指標、Google Trends データ、過去のパターン、消費者感情といった広く入手可能な入力データを基に、ERA で開発されたモデルは市販されているコンセンサス推定量および「シカゴ連邦準備システム先進小売売上速報（CARTS）」の月次小売予報において、少なくとも同等以上の精度を達成しました。

ERA と AlphaEvolve を組み合わせて構築した「Computational Discovery」への紹介

本日、Google は AlphaEvolve および ERA を用いて構築された「Computational Discovery」へのアクセスを開始する予定です。AI ベースの計算ツールによって支えられた新たな科学発見の時代到来に興奮しております。さらに広範なコミュニティと共にこの分野を発展させることを願っています。同様に今日新たに立ち上げられた「Gemini for Science」の他の実験プロジェクトとして、AI コ・サイエンティストを用いて構築された「Hypothesis Generation（仮説生成）」についても、本日の『Nature』に掲載された論文で紹介されました。「Hypothesis Generation」と「Computational Discovery」、ならびに新たに導入される「Literature Insights」の実験的ツールは、科学研究の異なる段階をそれぞれ補完的に支援します。ご関心をお持ちの場合は labs.google/science へお申し込みください。

謝辞

ERA の開発に尽力された著者名順のリストに記載されている協力者を称賛します。また、初期アプテーターとして率先して ERA を利用してくださったすべての科学者に感謝申し上げます。ERA のアルゴリズム開発は Eser Aygun、Gheorghe Comanici、Shibl Mourad 氏が主導されました。疫学的予報に関する研究は Zahra Shamsi、Sarah Martinson、Nicholas Reich、Martyna Plomecka、Brian Williams 氏が主導しました。二酸化炭素監視に関する研究は Aarón Sonabend-W、Sean Campbell、Renee Johnston、Vishal Batchu、Carl Elkin、Christopher Van Arsdale、John Platt、Anna Michalak 氏が主導しました。流出量予報に関する論文は Ignacio Lopez-Gomez、Michael Brenner、Tapio Schneider 氏によって執筆されました。太陽エネルギー工学に関する原稿は Michael Brenner、Lizzie Dorfman、John Platt 氏によって執筆されました。マクロ経済学的な小売売上予報に関する研究は Michael Brenner、Qian-Ze Zhu、Zahra Shamsi、Mette Nielsen、Paul Raccuglia 氏が主導しました。さらに John Platt、Michael Brenner、Shibl Mourad、Lizzie Dorfman、Vip Gupta、Zoubin Ghahramani、Alison Lentz、Erica Brand、Katherine Chou、Ronit Levavi Morad、Yossi Matias、James Manyika 氏へのリーダーシップへの支援に感謝申し上げます。