生成AIが拓く物質科学の新時代：Liam Fedus氏が語るPeriodic Labsの挑戦

世界が生成AIの可能性に目覚めたのは、OpenAIがChatGPTを発表した2022年末でした。瞬く間に世界中の注目を集めたこの革新的なチャットボットの誕生には、多くの天才たちの貢献がありましたが、その共同開発者の一人であるLiam Fedus氏は、現在、さらにその先を見据えた新たなフロンティアに挑戦しています。彼が共同設立した「Periodic Labs」は、AIを駆使して物理世界、特に材料科学や化学の領域に革命をもたらそうとしています。本記事では、ChatGPT誕生の舞台裏から、Liam Fedus氏が描くAIと物質科学の未来まで、その詳細と深い洞察をレポートします。

ChatGPT共同開発者が目指す次なるフロンティア

Liam Fedus氏の経歴：物理学からAIへの転身

Liam Fedus氏のキャリアは、ユニークな学際的背景から始まっています。彼は大学で物理学を専攻し、学部時代には宇宙の根源的な謎の一つであるダークマターの研究に没頭していました。しかし、その過程で彼は、機械学習が持つ途方もない可能性に気づき、研究の軸足をコンピュータサイエンスへと移します。

この転身は、彼だけのものではありませんでした。ChatGPTを共同開発したメンバーや、競合であるAnthropicの創業者であるDario Amodei氏、Google BrainのAdam Brown氏など、現在のAI業界を牽引する多くのリーダーたちが物理学のバックグラウンドを持っています。Liam氏によれば、その理由は物理学が「世界を原理原則に基づいて深く考える」ための優れた訓練を提供することにあります。特に、ヒッグス粒子の発見後、ハイエネルギー物理学の分野で次の大きなフロンティアが見出しにくくなった時期に、多くの物理学者がコンピュータサイエンス、特にAIが持つ「高いレバレッジ（影響力）」に魅力を感じ、転身していったと言います。

Google BrainとOpenAIでの功績

Liam氏がGoogle Brainに参画したのは2016年から2017年頃のこと。この時期は、AI研究における「カンブリア爆発」とでも呼べるような、革新的なアイデアが次々と生まれる豊かな時代でした。分散学習戦略、Mixture of Experts、そしてAIの基礎技術となるTransformerモデルなど、現在の生成AIの基盤となる多くの技術がこの時期に開発されました。Liam氏自身も、これらの初期のAIイノベーションに深く関わり、大規模モデルの効率的な運用を可能にするスパース性（Sparsity）の研究を推進していました。

その後、彼はOpenAIに移籍し、2022年後半には、世界を席巻することになるChatGPTの共同開発者の一人となります。OpenAIがGPT-4を開発し、そのプロダクト化を模索していた時、当初はライティングボットやコーディングボットといった特定の用途が検討されていました。しかし、John Schulman氏の提言により「汎用的なチャットボット」を目指すことになり、これがChatGPTの誕生へと繋がります。Liam氏自身も、このチャットボットの開発に深く関わりました。ChatGPTの登場は、それまで一部の専門家の間でしか知られていなかった生成AIの驚くべき能力を広く世に知らしめ、まさに「AI革命の狼煙」となりました。

Periodic Labsが描くAIと物質科学の融合

「原子のためのAI基盤研究所」とは

ChatGPTの成功を体験した後も、Liam Fedus氏の探求心は尽きませんでした。彼は、言語やコードといったデジタル領域でのAIの成功の次に、AIが物理世界に与える影響の「必然性」を強く感じていたと言います。そして、このビジョンを実現するために立ち上げられたのが「Periodic Labs」です。

Periodic Labsが目指すのは、「原子のためのAI基盤研究所」の構築です。これは、単に既存のAIモデルを物理現象の予測に適用するだけではありません。物理世界、材料科学、化学といった分野において、AIを基礎から設計し、物質の特性を理解し、新たな物質を創出するための根本的な能力をAIに与えることを目的としています。Elad Gil氏が指摘するように、物理科学の領域は、ロボット工学と同様に、言語モデルのような「インターネット全体」に匹敵するような大量の構造化データが不足しているという大きな課題を抱えています。しかし、Liam氏はこの課題を乗り越えることで、AIが物理世界に介入し、変革をもたらす「エージェンシー」を獲得できると信じています。

データ、シミュレーション、実験の三位一体

Periodic Labsのアプローチは、「シミュレーション」「実験」「AI」を密接に連携させたクローズドループシステムが中核を成しています。

強力な事前知識（Strong Prior）の活用: インターネット上の学術論文や既存のデータから、物質に関する基礎的な知識をAIモデルに学習させます。これは、モデルがゼロから学ぶのではなく、ある程度の「事前知識」を持って学習を開始することを意味します。オープンソースモデルの学習に使われた数兆トークンも、この強力な事前知識の一部となります。
実験データによるグラウンディング（Grounding）: しかし、事前知識だけでは不十分です。Liam氏は、既存の文献データには報告値の信頼性に大きなばらつきがある（桁違いに異なる値が報告されている）という具体例を挙げ、MLシステムが真の物理現象を正確に理解するためには、現実世界の「実験データ」による検証と調整が不可欠であると強調します。実験データはモデルに「グラウンディング」を与え、その予測の信頼性を高めます。
シミュレーションとAIの連携: Periodic Labsは、物理シミュレーションと実際の実験結果を組み合わせることで、AIモデルの学習効率を高めます。AIはシミュレーションデータと実験データからパターン、異常値、一貫性を学習し、次にどのような実験を行うべきかを提案・指示します。これは、単にデータを集めるだけでなく、データ収集自体がAIによって最適化されるインタラクティブなシステムです。

この三位一体のアプローチにより、Periodic Labsは、人間が手作業で行っていた材料の設計・開発プロセスを劇的に加速させ、より迅速で信頼性の高い物質創出を目指しています。

AIが変革する研究開発のアーキテクチャ

Periodic Labsのシステムアーキテクチャは、言語モデルを「オーケストレーションレイヤー」として活用することに特徴があります。言語モデルは、コパイロットやアシスタントとして機能するだけでなく、実験の指示や、より専門化されたニューラルネットワークをツールや報酬関数として活用する役割も担います。

具体的には、原子システム向けに特別に設計されたニューラルネットワークを構築しています。これらは、原子レベルのシステムが持つ対称性（Symmetry Awareness）を考慮するように設計されており、これにより、量子力学的な効果に強く支配される現象においても、高い精度と低いレイテンシーでの予測・シミュレーションを可能にしています。

Liam氏は、AIの「知能」を単一のスカラー値として捉えることの誤謬を指摘します。AIシステムは特定のタスクでは「天才的」な性能を発揮する一方で、他のタスクでは「高校生レベル」の性能しか示さないような「スパイク性」を持っています。しかし、Periodic Labsは、このスパイク性を克服し、隣接するドメイン間での汎化を可能にするためのアーキテクチャを構築しています。これにより、ソフトウェアエンジニアリングでAIがコード生成、バグ特定、リファクタリングを行うように、物質科学の領域でもAIが自律的に研究開発を推進する可能性が開かれます。

物質科学の「農業革命」：10年後の世界像

Periodic Labsが成功を収めた場合、世界は劇的に変化するでしょう。Liam氏のビジョンは、まさに「物質科学における農業革命」と呼べるものです。人類はAIを通じて原子レベルで物質を理解し、操作する「エージェンシー」を獲得し、これまでの開発速度のボトルネックを解消することで、物理世界の開発ペースをデジタル世界のペースに近づけることを目指しています。

物理世界とデジタル世界の開発速度の融合

現在、デジタル領域での技術革新は驚異的な速度で進んでいますが、物理世界の開発は、実験のコスト、時間、複雑さから、その速度が限定されています。Periodic Labsは、AIと自動化された実験システムを組み合わせることで、このギャップを埋めようとしています。

自動化された実験とデータ生成: ロボティクスとAIを組み合わせることで、高スループットで信頼性の高い実験を自律的に実行し、高品質かつ多様なデータを大量に生成します。これにより、従来の人間主導の実験では不可能だった規模のデータが蓄積され、AIモデルの学習が加速します。
デザイン・合成・製造の加速: AIは、材料の特性予測、新たな材料の設計、最適な合成経路の特定、製造プロセスの最適化など、物質開発のあらゆる段階で活用されます。これにより、半導体の性能向上、航空宇宙材料の軽量化と耐久性向上、クリーンエネルギー技術（バッテリー、太陽電池など）の開発加速といった、国家レベル、地球規模の課題解決に貢献するでしょう。

資本集約的な研究開発の効率化

AIと自動化は、研究開発のコスト構造にも大きな変化をもたらします。Liam氏は、現在のAI開発がGPUなどの計算資源に巨額の資本を投下する「資本集約的」な性質を持つことを認めつつも、物理的な実験インフラや熟練した科学者の人件費と比較すると、計算コストが相対的に低い場合もあると指摘します。

Periodic Labsは、この計算の力を最大限に活用し、これまで膨大な時間と人的資源を要した実験や分析をAIとロボットが代替することで、研究開発全体の効率性を高めます。これにより、少数の研究者が限られたリソースで試行錯誤するのではなく、大規模な計算能力と自動化されたシステムが科学的発見を推進する時代が到来するでしょう。

未来を担う学際的チームとオープンイノベーション

Periodic Labsの取り組みは、単一の専門分野では成し得ません。彼らのチームは、物理学者、化学者、AI研究者、そしてシステムエンジニアやプロダクトエンジニアといった多様な専門家で構成されています。Liam氏は、このような「学際的な緊密な協力」こそが、AIが物理世界に介入し、根本的な変革をもたらすために不可欠であると強調します。

現在のPeriodic Labsは、「ビットと原子」という二つの世界に焦点を当てています。ビット側では、AIモデルの訓練やインフラの構築に注力し、原子側では、制御工学やシステム工学を通じて、物理システムを設計・運用します。この両面からのアプローチは、ロボティクスの進化とともに、新たなラボの立ち上げを劇的に加速させ、人類に「原子の再配置」という新たなエージェンシーを与えるでしょう。

Liam Fedus氏がChatGPTでデジタル世界に革命をもたらしたように、Periodic LabsはAIと物質科学の融合を通じて、人類が物理世界を理解し、操作する能力を飛躍的に高めることを目指しています。これは、新たな産業の創出だけでなく、エネルギー、環境、医療といった地球規模の課題解決に貢献する、人類にとって最も重要なフロンティアの一つと言えるでしょう。