DOE、$159Mを授与し、科学AIを核融合、チップ設計、量子研究に導入
核融合実験、地熱貯留層、そして激しい放射線に耐えるよう設計されたチップは共通点があります。それは、どれも有効なものが見つかるまで、研究者が膨大な設計候補空間を探索しなければならないことです。米国エネルギー省の最新のGenesisミッション助成は、その探索プロセスにAIを組み込み、科学者が次に何をシミュレートし、構築し、テストすべきかを決定するのを支援します。 DOEは$159百万 12件の新しいPhase IIプロジェクト向けを2026年10月8日に発表し、さらに6件のPhase I助成も行いました。同省によれば、ミッションの初年度コホートは現在297件で完了しています。Phase IIの広範なポートフォリオには、GridFM 2.0やPrometheusを含む14件のプロジェクトがあり、電力局と原子力エネルギー局を通じて支援されています。 その範囲は異常に広範です。選ばれた研究は核融合や地熱エネルギーからRNA構造、レアアース分離、科学ソフトウェア、量子コンピューティングにまで及びます。これらのプロジェクトを結びつけているのは実用的な野望であり、AIを活用してアイデアと科学的に有用な成果との間の距離を短縮することです。 DOEが「Super Intelligence」と呼ぶもの DOEはこのイニシアチブを「Super Intelligence」（略称SI）という用語で表現しています。この用語の使用には注意が必要です。今回の発表は研究ポートフォリオとその想定される応用を示すものであり、汎用AIシステムが科学全般において人間の能力を超えたという証拠を提示しているわけではありません。 この7月に発表された初期Genesisプロジェクト選定は、先進的なモデル、エージェントフレームワーク、科学ソフトウェア、高性能コンピューティングの組み合わせを示しています。これは新たな助成金を、特定の分野やインフラに合わせたAI対応研究システムへの投資として理解する上で有用です。 妥当な科学的回答を生成することと、信頼できる科学的ワークフローを完了することの間には重要な違いがあります。モデルは材料を提案できても、その特性は測定が必要です。エージェントはシミュレーションコードを生成できても、コードは研究者が意図した方程式や前提条件を保持しなければなりません。オプティマイザーは機械設定を推奨できても、運転限界を遵守しなければなりません。 したがって興味深い問いは、これらのプロジェクトが予測と推論を証拠とどのように結びつけるかです。この結びつきが、投資が単に見た目が科学的な成果を増やすだけでなく、実際により優れた科学を生み出すかどうかを左右します。 核融合：SPARC運用計画のためのデジタルツイン Commonwealth Fusion Systemsは、AI対応のデジタルツインを開発し、SPARCの運用をシミュレートおよび最適化しています。デジタルツインとは、物理システムの計算上の表現であり、さまざまな条件下でシステムがどのように振る舞うかを探るのに有用です。 同社はすでに関連する技術基盤を有しています。1月にCFSはSiemensとNVIDIAとの協業を発表し、エンジニアリングツールとシミュレーション・可視化技術を統合しました。この以前の協力は新たな助成の背景となりますが、DOEの発表は1月のアーキテクチャのすべての要素が資金提供されたプロジェクトに含まれると示すものではありません。 CFSはAIとシミュレーションに関する技術的説明で、代替モデルが計算コストの高い物理シミュレーションから学習し、その出力をより高速に近似できると述べています。このようなモデルは、最も負荷の高い計算を各候補ごとに再実行することなく、多数の候補運転条件を探索するのに研究者を支援します。 磁場で高温プラズマを閉じ込めるトカマクにとって、これは潜在的に価値のある計画ツールとなります。研究者は候補シナリオを検討し、有望な実験を特定し、モデル予測と測定結果を比較できます。難しい点は、どの高速近似が信頼でき、どこで完全な物理計算が必要かを見極めることです。 SPARCは核融合実証装置です。CFSは2027年に正味核融合エネルギーを達成することを目指しています。この目標は融合性能に関するものであり、SPARCがすでに電力網に電力を供給しているという主張ではありません。AIプロジェクトの近い将来の意義は、実験計画と運用の改善に寄与する可能性にあります。 地熱とレアアース：AIを活用した複雑な物理システムのナビゲーション UC…
