MIT、AIが追加学習なしで他モデルの重みを直接書き換える研究を発表
MITの研究チームは、OpenAIのGPT-6 Astraが追加学習を経ずに他の小規模AIの重みを直接読み書きして性能を改善できることを示した。Qwenの重みのわずか0.016%を修正して推論ループを取り除き、数学スコアを7.9%から48.1%へと大幅改善させた。AIが自らの構造を直接改変する新たな可能性を示唆している。
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MITがDAAAMを開発：ロボットにリアルタイムな「長期記憶」を付与
MITの研究チームはロボット向け記憶システム「DAAAM」を発表した。タイムスタンプ付きの「4Dシーングラフ」を構築し、ロボットが見た物体の場所と時間をリアルタイムで記録・検索できる。従来手法と比べナビゲーションタスクの成功率が約28%向上した。
MITが「VideoCAD」開発、AIが人間のマウス操作を真似てスケッチから3D化
MITの研究チームが、人間のデザイナーと同じようにCADツールを直接操作するAIを開発している。4万1000件超の操作画面動画を集めた「VideoCAD」データセットを用い、クリックやドラッグといったUI操作を学習。2Dスケッチから立体モデルを自動構築し、CADの操作難度を大幅に下げる狙いだ。
コカ・コーラがMITらと連合：AIで柑橘類の危機「黄龍病」に挑む
Coca-ColaはMITが主導する生成AIコンソーシアムに参画し、OpenAIらと共に「Save the Orange」プロジェクトを発足させた。フロリダの生産量を9割激減させた深刻な柑橘グリーニング病の対策にAIを投入し、25年以内の供給枯渇を防ぐ狙いだ。
MIT、生成AIで耐性菌を撃退する新規抗菌薬候補を設計
MITの研究チームが生成AIを用いて3600万種以上の未知の化合物を設計し、耐性淋菌やMRSAを殺滅する有望な抗生物質候補を発見した。既存薬のマイナーチェンジではなく、まったく新しい分子構造と細胞膜破壊メカニズムで薬剤耐性問題の突破を目指す。
MIT、論文執筆時のChatGPT依存で脳の接続性低下と指摘
MITの研究チームはChatGPTを使った論文執筆が脳機能に与える影響についての研究を発表した。脳波測定の結果、AI利用者はツール不使用者に比べて脳の結合性が著しく低く、ツールの使用をやめても脳の関与低下が続いた。研究者はAIへの過度な依存が長期的な「認知的負債」をもたらすと警鐘を鳴らしている。
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。
MITが洪水予測AIを開発：被災後の衛星画像を事前に生成
MITの研究チームは生成AIと物理洪水モデルを組み合わせた「Earth Intelligence Engine」を発表した。暴風雨が来る前に被災後の衛星画像をリアルに描画できる。純粋なAIで起きがちな高地での浸水といった幻覚を防ぎ、直感的な避難判断を後押しする。
MITなど、深層学習で60年ぶりの新規抗生物質を発見 耐性菌MRSAに効果
MITやハーバード大などの研究チームが、解釈性を高めた深層学習モデルを用い、耐性菌MRSAに有効な60年ぶりの新規系統抗生物質を発見した。約1200万種類の化合物から絞り込み、マウス実験で細菌数を10分の1に減らすことに成功。AIのブラックボックスを解消し創薬を加速させる成果だ。
MITとハーバード、AIで耐性菌を倒す新系統の抗生物質を発見
MITとハーバード大学ブロード研究所のチームが、AIを活用してMRSAなどの薬剤耐性菌に有効な新系統の抗生物質を発見した。3万9000種以上の化合物データから学習したAIが1200万種をスクリーニングし、マウス実験で効果を実証。約60年ぶりとなる新薬系統の発見につながった。
MIT、言葉で3Dモデルを装飾できる「Style2Fab」開発 機能は損なわず
MITの研究チームは自然言語プロンプトを使って3Dプリント用モデルの外見を自由にカスタマイズできる生成AIツール「Style2Fab」を発表した。モデルの機能部分と装飾部分を自動で分割し、機能性を維持したまま形状や質感を変更できる。専門的なCAD知識がなくても手軽にオリジナル造形物を作れるのが強みだ。
MIT、拡散モデルで未知のタンパク質構造を生成する「FrameDiff」を発表
MIT CSAILの研究チームは自然界に存在しない新規タンパク質構造を生成するAIツール「FrameDiff」を発表した。画像生成で使われる拡散モデルを微分幾何の剛体フレームに応用し、既存の予測モデルに依存せず骨格を構築できる。標的創薬やワクチン開発の大幅な効率化が期待される。
MIT、動画と音声を1000語で結びつけるマルチモーダルAIを開発
MIT CSAILの研究チームは動画・音声・テキスト間で共通する概念を学習するマルチモーダルAI技術を発表した。共有埋め込み空間で1000個の単語ベクトルを用いて動作を自動識別し、高精度かつ説明可能なクロスモーダル検索を実現する。ロボットの知覚向上に期待されるが、現状は一度に2つのモダリティの処理にとどまる。