文部科学省は、人工知能（ＡＩ）を活用して研究の効率化を目指す事業で、大学などによる３１件の提案を採択したと発表した。材料開発や創薬などを加速化させる狙いがあり、３年間で１件あたり最大３０億円を支援する。
基盤モデル開発へ２０３件から採択
ＡＩを研究で活用するには大量の実験データを事前学習させ、様々な分野で活用できるようにする「基盤モデル」の開発が必要だ。文科省は今回、基盤モデルの整備などに取り組む研究チームを募り、２０３件の提案から３１件を採択した。
材料開発と創薬の具体策
このうち物質・材料研究機構は、統計数理研究所などと協力し、新素材開発に役立つ「マテリアルＡＩ基盤」の構築を目指す。蓄積された大量の材料データや論文などを学習させ、開発速度を従来の１０倍にする。
国立遺伝学研究所のチームは、様々な生物のゲノム（全遺伝情報）を学習させ、創薬などに活用できる遺伝子の機能予測やたんぱく質を設計する「ゲノム言語モデル」の整備を掲げる。
また、ノーベル化学賞を昨年受賞した北川進・京都大特別教授が開発した「金属有機構造体（ＭＯＦ（モフ））」を使った新材料の設計も目指す。同大がシンガポール・南洋理工大との国際連携で進める。
