AIがスーパーバクテリアに関する10年間の謎の研究をわずか2日で完了させたことに科学者は驚愕

(CLO) インペリアル・カレッジ・ロンドンの科学者らは、10年にわたる研究の末、細菌が遺伝物質を獲得し抗生物質耐性を獲得する仕組みを解明した。しかし、Google の AI システムのおかげで、わずか 48 時間でこの問題を解決することができました。

科学的仮説を自動的に生成する AI ツールである Gemini の最新のイノベーションの 1 つが、「科学者副操縦士」システムです。このシステムはまだ単独で実験を行うことはできませんが、わずか数日でデータを分析し仮説を生成することができ、生物医学研究の加速に役立ちます。

GoogleのAI、10年間の研究をわずか2日で完了

テレグラフによると、ホセ・ペナデス教授と彼のチームは、細菌が他の細菌のDNAを蓄積することでどのように抗生物質耐性を獲得するかを何年もかけて研究してきたという。 2050 年までに抗菌薬耐性 (AMR) により数百万人が死亡するリスクがあることから、この発見は重要な意味を持ちます。

細菌病原学の専門家であるティアゴ・ディアス・ダ・コスタ博士は、AIがわずか2日間で約10年間の研究成果を統合したことを強調した。

Google の AI は優れたスピードと精度を備えているが、仮説を確認するにはさらなるテストが必要だと専門家は警告している。この技術は何年もの研究期間を節約できる可能性があるが、結果はまだ検証する必要がある。

ダ コスタ博士は重要な疑問を提起します。効果のない実験を排除するのに役立つ AI コンパニオンがいたらどうなるでしょうか?

AIが数学オリンピックの金メダリストを上回る

Google の AI 数学解答システムは、記号エンジンと言語モデルを組み合わせて複雑な幾何学問題を解き、国際数学オリンピック (IMO) の金メダリストにも勝利しました。

高度な AI プラットフォームである Google の「AlphaGeometry2」(AG2) システムは、IMO の幾何学の問題の 84% を解くことができ、金メダリストの平均は 81.8% です。

科学者らは、Google DeepMindが開発したAIシステムは創造性とパターンマッチングの両方の問題を解決できると述べている。この発表は、Microsoft が小規模言語モデル (SML) を使用して複雑な方程式を解くことができる高度な数学的推論 AI ツールである rStar-Math をリリースしてからわずか 1 か月後に行われました。

著者らによると、AlphaGeometryはGoogleの最新バージョンの数学AIであり、2024年1月に初めてリリースされ、以前のバージョンと比べてパフォーマンスが30％向上している。 AG2 は、微積分と代数だけに焦点を当てるのではなく、論理と直感的な思考の組み合わせを必要とする分野である幾何学を解くために最適化されています。

しかし、専門家は、この画期的な出来事は、数学だけでなく多くの分野でAIが人間よりも賢くなるレベルである汎用人工知能（AGI）を意味するものではないと警告している。

ハトラン（テレグラフ、ラグラダ紙による）

出典: https://www.congluan.vn/ai-gay-sung-sot-bi-an-ve-vi-khuna-duoc-giai-dap-trong-48-gio-sau-mot-thap-ky-nghien-cuu-post336688.html