マイクロソフト、タンパク質の動的構造を予測する「BioEmu-1」をオープンソース化
マイクロソフトはタンパク質の多様な立体配座を予測する深層学習モデル「BioEmu-1」をオープンソース公開した。従来の分子動力学シミュレーションと比べ計算コストを最大10万分の1に削減し、単一GPUで1時間に数千の構造を生成できる。創薬やタンパク質機能の解明加速が期待される。
研究
注目のAI論文、新しいベンチマークや手法、そして生物学・医療・材料などの科学研究でAIが生んだ成果。
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科学者が10年かけた耐性菌の謎、GoogleのAIがわずか2日で解明
BBC報道によると、インペリアル・カレッジ・ロンドンの研究チームが10年かけて突き止めたスーパーバグ（耐性菌）の耐性獲得メカニズムを、GoogleのAIツール「co-scientist」が48時間で導き出した。未発表の研究成果と合致しただけでなく、研究者が想定していなかった新たな仮説も提示した。
Arc研究所とNVIDIAが「Evo 2」公開：9兆塩基で学習した最大規模のゲノムAI
Arc研究所、スタンフォード大学、NVIDIAは、生物全域の遺伝コードを理解する基盤モデル「Evo 2」を公開した。約9兆ヌクレオチドで学習し、最大100万トークンの配列処理が可能。乳がん関連遺伝子BRCA1の変異機能予測では90%の精度を示した。
マイクロソフト、トポロジカル量子チップ「Majorana 1」を発表
マイクロソフトは独自のトポロジカルコアを搭載した初の量子チップ「Majorana 1」を発表した。新素材トポコンダクターによりマヨラナ粒子を制御し、高い安定性とデジタル制御を実現。手のひらサイズの単一チップで100万量子ビット規模への拡張を目指し、材料科学やAI連携の実用化を早める狙いだ。
Googleが「AI co-scientist」発表：仮説立案を加速するマルチエージェント基盤
GoogleはGemini 2.0を基盤とする研究支援マルチエージェントシステム「AI co-scientist」を発表した。文献要約にとどまらず、仮説の生成から評価、研究提案の策定までを自律的に反復実行する。白血病治療薬の転用など生物医学分野の検証実験でも有効性が確認されており、研究機関向けに限定テストの受付を開始した。
Microsoft、画面操作とロボット制御を統合するAIモデル「Magma」を発表
2025年、Microsoftの研究チームは、デジタルと物理世界の両方で動作するマルチモーダル基盤モデル「Magma」を発表した。視覚的マーキングと行動計画手法を導入し、スマホのUI操作から実機ロボットアームの物体把持までをこなす。単一モデルで画面操作と実世界の物理アクションを横断できる点が注目される。
OpenAIがSWE-Lancer公開：100万ドル分の実務案件でAIを試す
OpenAIは1,400件以上のUpwork実務案件（総額100万ドル相当）を用いた新ベンチマーク「SWE-Lancer」を発表した。50ドルのバグ修正から32,000ドルの機能実装まで含むが、最先端モデルでも大半は解けなかった。評価用Dockerなどは公開中。
静止3Dモデルを自動でアニメーション化する「MagicArticulate」
研究チームが静止3Dモデルを自動でリギング対応アセットに変換する「MagicArticulate」を発表した。3.3万件以上の関節注記付きデータセットを構築し、自己回帰モデルによる骨格生成と拡散モデルによるスキニング予測で、従来の手動作業を大幅に自動化する。
シドニー工科大学、新クラスタリング手法「Torque」発表：人手ラベル不要で精度97.7%
報道によると、シドニー工科大学の研究チームが銀河衝突のトルク原理に着想を得た教師なし学習アルゴリズム「Torque Clustering」を開発した。人手によるデータラベリングやパラメータ調整が不要で、1000のデータセットにおいて平均97.7%のクラスタリング精度を記録した。
Meta、AIで脳信号をテキスト化：非侵入型BCIで文字認識精度80%を達成
Metaは脳磁図などの非侵入型センサーから思考をテキストに復元するAIモデル「brain2qwerty」の研究を発表した。タイピング中の脳活動を解析し、最大80%の精度で文字を解読。開頭手術を伴う電極埋め込みなしで、思考による直接通信や発話支援の実現に前進した。
マイクロソフトなどの研究：AIへの過信が批判的思考力を奪う
MicrosoftとCarnegie Mellon Universityの研究チームは、知識労働者319人を対象にした調査を発表した。業務でAIの能力を信頼するほど人間は検証を怠り、批判的思考を使わなくなる傾向が判明。特に重要度の低い業務で顕著で、AIを使うと成果物の多様性も低下するという。
低温やけどを防ぐ：AIが温度を自動制御するスマート加熱ジャケットが登場
研究チームが、AI温調システムと感温変色繊維を組み合わせたスマート加熱ジャケットを開発した。50人のデータをもとにAIが環境変化に合わせて快適な温度を維持し、繊維の色変化で過熱を知らせる。熱を感知しにくく低温やけどの危険がある高齢者や介護現場での活用が期待される。
拡散モデルの苦手な希少概念を克服 画像検索で補う「ImageRAG」発表
研究チームは、画像生成モデルに検索拡張生成（RAG）を組み合わせる新手法「ImageRAG」を発表した。VLMが初稿の不足要素を判定して外部から参考画像を検索し生成を誘導する仕組みで、モデルの再学習は不要。SDXLやOmniGenで珍しい概念の生成精度が大幅に向上した。
CADFusion：テキストから高精度な3D CADモデルを生成するLLMフレームワーク
研究者らが自然言語からCADパラメトリックシーケンスを生成するフレームワーク「CADFusion」を発表した。シーケンス学習と視覚的フィードバックを交互に適用することで、論理的な整合性とレンダリング品質の両立を実現している。
Anthropicが経済指数を発表：AI利用は「自動化」より「協働強化」が優勢
AnthropicはAIが労働市場に与える影響を追跡する「Anthropic Economic Index」を立ち上げ、Claudeの対話データを分析したレポートを公開した。AI利用の57%が業務代替ではなく人間との協働強化であり、プログラミングや執筆など中高所得の職種で最も活用されている。
Animate Anyone 2発表：静止画のキャラを動かすだけでなく、背景や物体との自然な相互作用も再現
研究チームが画像アニメーションモデル「Animate Anyone 2」を発表した。キャラクターと背景の分離による違和感を解消するため、環境特徴の入力やオブジェクトガイダーを採用。生成された人物が背景に浮くことなく、周囲の物体と自然に触れ合いながら滑らかに動けるようになった。
静止画から狙った時間・位置に特撮を生成する「VFX Creator」登場
研究チームが制御可能な映像エフェクト生成フレームワーク「VFX Creator」とデータセット「Open-VFX」を発表した。静止画とテキストに加え、マスクによる位置指定とタイムスタンプによる開始・終了時刻の設定が可能で、爆破や溶解など 15 種類の特殊効果を狙ったタイミングで精密に再現できる。
MITなどがProtGPS発表：タンパク質の構造だけでなく細胞内の配置先をAIで特定
MITとホワイトヘッド研究所のチームが、タンパク質が細胞内のどの凝集体に局在するかを予測するAI「ProtGPS」を発表した。MetaのESM基盤を活用し、構造予測のAlphaFoldを補完する形で分子の配置ルールを解読。疾患の解明や標的創薬への応用が期待される。
スタンフォード大ら、50ドル未満でo1級の推論モデル「s1」を開発 コードを公開
スタンフォード大学とワシントン大学の研究チームは50ドル未満のクラウド計算費用で訓練したオープン推論モデル「s1」を発表した。GoogleのGeminiから思考プロセスを蒸留し、1000件の厳選データで微調整することでOpenAIのo1に匹敵する性能を示した。
韓国ETRIがAI煙センサー開発：光散乱で火災と水蒸気を識別
韓国電子通信研究院（ETRI）が、光の波長による散乱特性をAIで解析し、火災の煙と埃や湯気などの粒子を正確に見分けるAIセンサーを開発した。誤作動による消防車の無駄な出動を大幅に減らす目的で、まずは高感度な吸引式煙感知器への搭載と商用化を目指す。