進歩を加速させ、地球規模の課題により効果的に取り組むためには、科学を行う新たな方法が必要だ。
人工知能は、科学的発見において「ループを閉じる」ことになるだろう。
人間の努力は全体にとって不可欠だ。いわゆる知識共有、協働による「発見のコミュニティ」がさらに必要であり、それらは多様な性質を持たなければならない。
COVID-19は強烈な打撃となった。私たちの対応は、ヘッドライトに照らされたシカのように、おおむね慌てふためくものだった。研究者たちはワクチンの発見を急ぎ、その一方で私たちはロックダウンの状態で足止めされている。しかし、医薬品の発見の過程は長期にわたり、費用もかさむ。存亡に関わる問題と闘ううえで重要なあらゆる材料を発見し設計する過程も同様である。
しかし、こうした問題は積み重なっている。パンデミック、気候変動、抗菌薬耐性、食料安全保障、サイバー上の課題、共有された経済的繁栄など、枚挙にいとまがない。私たちは科学に対する従来のアプローチを、早急に変える必要がある。
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何世紀にもわたり、私たちは科学を直線的な方法で行ってきた。ある課題が仮説を生み、続いてモデルと検証が行われる。結果が失敗であれば、プロセスは再び始まり、その反復には何年もかかることがある。それでも、この方法は私たちを大きく前進させてきた。より優れたプラスチック、より効率的な太陽光パネル、現代の航空機向けのより軽くより強固な複合材料は、この方法によって開発されてきたのである。
しかし、世界は急速に変化している。今日の地球規模の課題が求める速度と有効性をもって取り組むためには、科学を行う新たな方法が必要だ。
科学は本質的に創造的なプロセスであり、科学者は医薬品や化学物質の新たな設計を探るために、絶えず想像力を広げている。しかし、人間の脳には限界がある。結局のところ、分子の考えうる設計の数は宇宙にある原子の数よりも多い。人間がそのすべてを精査して最良の選択肢を見つけ出すことはできない。
幸いなことに、科学、あるいは私たちの脳の限界を後押しするための材料はすでにそろっている。最先端のコンピューティング技術と人材である。真の課題は、公共部門と民間部門の双方において、それらを戦略的に活用することだ。
科学が新たな道筋を見定めるのを支援する
世界はコンピューティングの革命を目の当たりにしている。人工知能（AI）は従来のコンピューティングを強化しており、まもなく、次の段階の新興の量子コンピューティングを後押しする可能性がある。それは、世界の最大級の課題のいくつかを解決しうる機械そのものである。これらは、ハイブリッドクラウドを通じて地球上のどこからでもアクセスできる。
現在、ますます多くの企業や研究機関がAIを活用している。そのディープニューラルネットワークは、特定のテーマについて発表されたあらゆる文献から、大規模に科学的知識を抽出することができる。
たとえば、科学者がより優れた人工肥料のための新しい触媒を創出する必要があるとしよう。触媒の化学構造を闇雲に特定しようとする代わりに、AIはまず、多数の特許、学術論文、その他の出版物を精査し、このテーマについて既に何が行われているかを確認する。
次に、AIは発見したデータに基づいて仮説を自動的に生成し、新たな分子設計の探索を広げる。最も有望な仮説に基づき、高性能コンピュータと量子コンピュータが新たな分子をシミュレーションする。
デジタル上の作業が完了すると、そのシミュレーションは、次第に自律化する実験室での試験を通じて確認または否定される。最後に、AIは結果を評価し、異常を特定して新たな知識を抽出する。新たな問いが浮かび上がり、このループは続いていく。
科学的発見のパラダイムを転換するには、AI、ハイブリッドクラウド、そして最終的には量子コンピューティングが収斂できるようにする必要がある。また、第二の材料として、新しい種類の科学的協働、すなわち「発見のコミュニティ」をそこに加える必要がある。
何が得られるのか？ 科学における大きな変革を促すのにふさわしい、加速された科学的方法であり、前例のない速度と自動化を備えたものである。私たちは、これまでになく速く新素材を設計することができ、医療から製造、農業、さらにその先に至るまで、私たちの生活のあらゆる側面に影響を与えるだろう。
初めて、科学的発見においてループを閉じることは、現実的かつ差し迫った可能性であるように思われる。それが実現すれば、科学の進歩が自己駆動的で終わりのないプロセスになるという夢が叶うことになる。
新たな発見のコミュニティの必要性
しかし、この新たな水準の発見を推し進めるのは、技術だけではない。人々もまたそうである。世界には、大学や産業界に散らばる何百万人もの科学者の才能と創造性があふれている。彼らは、直面している数多くの地球規模の危機に、単独で取り組むべきではない。実際、単一の企業や大学の研究室だけでは、パンデミックを独力で克服することはできない。
国家レベルおよび国際的な官民協力は、知識、データ、最新技術を共有し、発見のプロセスを加速させる。それらの必要性は、これまでになく高まっている。
それらはまた、多様でなければならない。科学において、問題は大規模で複雑なこともあれば、小規模でより焦点が絞られたこともある。たとえば、CERN（欧州原子核研究機構）は、約170の研究所にまたがり、毎日約200万件の実験を実施するために、42か国の科学者による緊密に調整されたコミュニティを必要とする。しかもそれは、大型ハドロン衝突型加速器から生まれる科学だけの話である。
それでも、科学はますます開かれたものになりつつあり、民間部門と公共部門の研究者が、論文、実験、データ、結果、資源を共有する動きが強まっている。
このような小規模で新しい発見のコミュニティの成功例の一つが、COVID-19ハイパフォーマンス・コンピューティング・コンソーシアムである。学術界、産業界、国立研究所から87のパートナーが参加する協働体であり、現在のパンデミックと闘う世界中の研究者にスーパーコンピュータへのアクセスを提供してきた。
産業界のパートナーはしばしば競合関係にあるが、現在進められている新型コロナウイルスのワクチン開発の取り組みでは、その限りではない。コンソーシアムのすべての構成員は、COVID-19に対する新たな治療法またはワクチンの探索を加速させるという共通の目標によって結ばれている。協働の利点は、速度と精度の向上、アイデアとデータのより自由な交換、そして最先端技術への完全なアクセスである。要するに、それはイノベーションを飛躍的に加速させ、他の方法よりも速くパンデミックを食い止めることができるだろうという期待を生むものである。
しかし、材料設計が限界というわけではない。
データに基づき、ハイブリッドクラウドにおける高度な演算能力、量子コンピューティングの進歩、そして成長する発見のコミュニティを活用する、AIによって加速されたアプローチとして継続的に進化していくことで、高度化された自己駆動型の継続的な科学的方法は、私たちの生活の複数の側面に大きな影響を与えるはずである。今日と明日の地球規模の危機のすべてにおいて、その必要性はこれまでになく高まっている。
