【AI】AIが仮説を立て、実験まで自動化へ　日本が320億円を投じる「ARiSE」とは？ [すらいむ★]

AIが仮説を立て、実験まで自動化へ　日本が320億円を投じる「ARiSE」とは？

　科学技術振興機構(JST)は10月13日、9月29日に採択課題が決定された「AI for Science革新的研究推進事業(ARiSE:AI to Redesign Scientific Exploration)」に関する説明会を開催。
　ARiSEの創設背景や今後の事業運営の方向性を示した。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

マイナビニュース　2026/10/13 19:36
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20261013-5123162/

３２０億程度でできるわけがない、と思っていたら、令和9年に１６５３億を要求、令和7年には補正で３７０億をもらってた。
数学、物理の知識を基礎に、ノーベル賞のアイデアを付加して、自律で仮説を立て実験で検証し論文を書くAIを目指しているらしい。AIが研究を進めるためのロボットからなる無人研究施設も作るそうで、AIはそこで自律的に研究し過去のデータや発見をもとに仮説の検証と理論の構築を行い、実験で検証し、論文を作成するとのこと。
狙いは良いと思うし、人が見落とすこと、人では常識が邪魔をして考え難いことを、AIなら見逃すことなくチェックするだろう。
ただ、AIは間違える。そこを、実験の結果を通して補正させる、というところが、このAIによる自律数理物理学の研究のミソかも知れない。
もし完成するのであれば、科学への相当な貢献が期待できるし、このようなAIなしでの研究は今後できなくなるだろう。

NATURE INDEX
2023年11月17日
AIが導き出した仮説が、研究における「死角」を明らかにする可能性
人工知能が、人間が答えを見つけたいと願う問いを投げかけている。

10月初旬、ノーベル財団が今年のノーベル賞受賞者を発表する中、過去の受賞者を含む研究者グループがストックホルムに集まり、科学のプロセスにおいて人工知能（AI）がいかにして創造的な役割をますます担うようになり得るかについて議論を交わしました。

研究の仮説が必要ですか？AIに聞いてみましょう。
MITのエンジニアは、生物にヒントを得た材料の進歩につながる、エビデンス（科学的根拠）に基づいた仮説を特定するためのAIフレームワークを開発しました。
ザック・ウィン | MITニュース
公開日：
2024年12月19日

自動仮説生成
更新日：2026年2月8日
自動仮説生成は、多様なデータソースから、新規かつ検証可能な科学的仮説を帰納的に発見する、AI主導型のアプローチです。
その手法的枠組みでは、記号論理、マルチエージェントシステム、バンディットアルゴリズム、ナレッジグラフマイニングなどを統合し、仮説候補の精緻化を行います。
生物医学や材料科学などの分野における本技術の活用は、情報の過多や従来の研究プロセスにおけるボトルネックを解消し、科学的発見を加速させます。
自動仮説生成とは、アルゴリズムやAIを用いた手法により、利用可能なデータ、テキスト、あるいはその他の構造化・非構造化リソースから、新規かつ妥当性があり、検証可能な説明的命題（「仮説」）を計算によって帰納的に導き出すことを指します。その目的は、情報の過多、学問分野の細分化、研究の複雑化に伴うボトルネックに対処し、従来の科学的方法における「アイデア創出」の段階を肩代わりまたは拡張することで、科学的発見を加速させることにあります。

AIが研究仮説を生成する方法
AIツールは仮説生成に革命をもたらし、研究者が検証可能な予測をわずか数分で作成できるようにすると同時に、創造性と効率性を向上させています。

ロバート・ユセフ
更新日：2026年7月14日
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大規模データセットからの仮説生成：研究におけるLLMの活用
「研究におけるLLM」を表現したイラスト。左側には点と線が相互に接続された抽象的なパターン（LLMによる仮説生成のイメージ）が描かれ、右側には同心円を伴う人物像が描かれています。
はじめに
革新的な仮説を立てることは、科学研究において不可欠でありながら、同時に困難な課題でもあります。研究者は、膨大なデータからどのようにして新しい仮説を効率的に見つけ出すことができるのでしょうか。

大規模言語モデル（LLM）は、この課題に対する強力な解決策となります。これらの高度なAIツールは、大規模なデータセットを分析し、従来の手法では見落とされがちなパターンや相関関係を特定することができます。本記事では、座りがちな行動や身体活動に関する研究の事例を挙げながら、LLMがいかにして大規模データセットからの仮説生成を強化できるかを探ります。

LLMとその能力の理解

LLMの定義：大規模言語モデル（LLM）は、人間の言語を理解、生成、分析するように設計された高度なAIシステムです。ディープラーニング（深層学習）技術を用いて複雑なデータを処理・解釈するため、パターン認識やデータ分析を必要とするタスクに最適です。
仮説生成との関連性：LLMは、大規模かつ多様なデータセットを扱える能力を備えているため、仮説生成に特に適しています。膨大な情報を精査することで、LLMは微妙な相関関係を特定し、手作業による分析では明らかになりにくい新たな研究の方向性を提示することが可能です。

つまり仮説を立てるのはすでに当たり前

実験のところだけがポイントで
考えなくともわかるだろうが
そんなのは分野で全く違う

単に得意な産業ロボットをつかうだけの
カンタンなお仕事を大層な話に仕立ててないだろうか

という仮説を実験してみたら

AIに手を与えると有害ウィルス作りそう

攻殻機動隊かよ！　坂本真綾かよ！

AIにAI（物理）を作らせないように気を付けるなら、イケるトコまで行ってもらっていいと思うぞ

>>9
どっちにしろテロ組織がAIの補助で簡単にウイルスの遺伝子を書き換える時代が来るから遅かれ早かれだぞ

>>1のAIを使用すると下記の現象をさらに進められれますか
◇光での論文なので音でも同じことが起きると思われる
◇中間地点で子が増殖するのでたがいに押し合って棒のようになるので光より速く情報などを送ることが可能に成ると思われる
光子を半分に切断すると何が起きる？物理学者が想像もしなかった奇妙な結末
2026年6月13日
xenospectrum.com/truncated-photon-quantum-physics-dynamical-casimir-effect/
>>• 不可分な素粒子の切断：光子を真っ二つに切り裂くと何が起きるのか。オスロ大学の研究チームは、超高速の光学シャッターを用いて光の波を途中で断ち切る理論的思考実験を行い、物理学のタブーに挑んだ。
>>• 虚空から無限の群れが湧き出す：光子を切断しても「2つの小さな光子」にはならない。時間的境界の急激な変化が真空の揺らぎを励起し、光子数が無限大にまで及ぶ複雑な重ね合わせ状態が生み出されることを数理的に証明した。
上記が起きるという事は下記の方法でAB地点に切断するようにしたら中間の個所で超高感度センサーを作成できるのではないのかな
闇は光より速い――光速を超え無限大へ向かう「特異点」を発見
2026.05.05
nazology.kusuguru.co.jp/archives/194828
◇現実的に量子テレポーテーションとテレポートは１００％物理学なのでアニメやゲームの設定で考えている人頭おかしいのではないのかな
※UFOのテレポート１００％不可能と証明されたのではないのか
情報は消すとエネルギーになって漏れていく――情報の物理性実証に成功
2025.06.30
nazology.kusuguru.co.jp/archives/180561
↨上記からして量子テレポーテーションとテレポートさせるには対象物までエネルギーガ１００％到達していることが条件に成る
IBM、100量子ビットで「量子カオスから秩序への相転移」を観測：量子コンピュータの制御に新たな成果
IBMとラトガース大学らが、100量子ビットで測定とリセットを反復し、量子カオスを制御する相転移を観測。約5,000回という操作数の意味と、量子誤り訂正へ進むための条件を解説する。
2026年10月12日
xenospectrum.com/ibm-quantum-chaos-feedback-control/
↨上記の論文は量子コンピュータは物理学で検証可能を証明した装置を完成させているので下記に応用
ブラックホール型量子転送の謎、不可欠とされた「量子マジック」なしでも平均性能は同じだった
ブラックホール着想の量子テレポーテーションにおいて、量子マジックを持たないクリフォード演算がハール無作為演算と同一の平均忠実度を達成することが判明した。平均性能と分散の乖離、および復号器との整合性が持つ決定的な役割を数理モデルから読み解く。
2026年10月14日
2026年10月14日
xenospectrum.com/quantum-teleportation-black-hole-magic-free-clifford/
※上記の論文からして自然界でテレポートを行うには条件が厳しすぎるので消費エネルギーを考えると実験室内でしか行えないのでは？
↨上記の論文からして宇宙空間で高速移動するには宇宙船からレーザーと母性からレーザーを打ち合って推進力を生み出せば光の速度まで到達するのではないのかな
長年の謎だった「ダイヤモンドが溶ける条件」が判明
公開日2026.10.12 18:00:00 MONDAY
nazology.kusuguru.co.jp/archives/201276
前略
>>強烈なレーザーを小さな試料に当てると、その外側の層が蒸発します。
>>その勢いで、内側のダイヤモンドを強く押しつぶす衝撃波が走るのです。
中略
>>こうしてチームは、地球の中心部（核）の約3倍にあたる圧力で、ダイヤモンドがどのように溶けるのかを測定しました。

>>12　エネルギー兵器を使用した殺人行為が日常的に行われている事が発覚するのかな

「Gemini 4 Argon」を正式リリース、Claude Fable 5.1やGPT-6 Astraと同等性能で久しぶりにGoogleがAIトップ競争に追いつく
2026年10月14日 11時06分
https://gigazine.net/news/20261014-gemini-4-argon-available-for-everyone/

理解できなければAIに要約してもらったら理解できる可能性があります

使いかたや分野を限定しないで今の不完全なLLMにやれることなんて無いぞ
現行LLMの性能はユーザーの言語能力に依存されてるからまともに扱える研究者がそもそも僅少、めちゃくちゃ少ない
典型的な税金チューチュー事業ですわ

屈折中二病だなw

>>1
AIって youtube に滅茶苦茶な short 作ってはあげてる連中のことか
でまかせごまかせの連中にまともな仕事ができるとは思えない

光電融合、製品化で後塵拝したNTT　「名を捨て実を取る」戦略転換を

2026.10.15

NTTの次世代情報通信基盤「IOWN」の核となる「光電融合」。製品化で米エヌビディアや米ブロードコムが先行し、戦略転換を迫られる。

あらやだ安い

のろまの人間の承認プロセスをいちいち得ることなく、どんどん実験計画を立てて実験を進めるので物事が早く進む。
そう思っていたら，知らない間に学術的興味から高度な組み替え生物実験が行われていて、それの社会実装もされて
しまって人類滅亡。反対するものはもはや誰もいない。

ネットの口コミに1ミリ逆らっただけで
何言ってるか分かんないwってディスってくる同調圧力の権化みたいな
同調圧力奉行のAIに基礎科学とかムリ無駄

現在の人工知能に仮説を立てられる思考型が存在しない
つまり、補助金詐欺

規模が小さくて笑うよ、

仮設とは実は別の項目の事実を言語的につなぎ合わせて生み出されているものでしかない予感ｗ
矛盾排除機能がなくなったら統合性失調症ｗｗ

言語は数学と違って現実の動きと連動した表現をしないと意味がないものだからなｗｗｗｗ

>>1
新しい中抜きジャップ案件？
一枚噛みたいな

>>22
実際には今回も何もしないでしょ
中抜き以外絶対しない

ナレッジグラフマイニング=過去論文のおまとめ作業www
おまとめパクリ芸人Mr.AI
税金320億でやらなくても皆もうやってるからいいよ

AIどうしで問答させてたらその内に「悟り」に達する奴が出てAI信者が集まって宗教が始まるかも
でもヴォイニッチ的な経典は人間に理解できる形に翻訳不能

こうやって人間はどんどん劣化していくぅｗｗｗｗ

>>24
本論関係ないが数学も根本は同じだよ
ただし抽象化して具体を省いて数学言葉にしてるだけだ
よく見るといい加減な定義とかから始まるぞ
なんか複雑な話をxと置く
とした途端に全てがxになるのが数学言葉
数学も言葉だからね

>>30
この場合そのあとがいくら納得できても
最初のx定義で作業されてるような話
これが多いんだよだましテクで

＞科学技術振興機構(JST)
ウン十年前から知ってるこの組織が、何かを成し遂げた記憶は完璧なゼロｗｗ

>>31
x 作業されてるような話
o 詐欺されてるような話

>>30
グーグル検索の文字入力が、人工知能が文字を理解する要素に近いとか？

今の政治と官僚システムの評価してもらえ

イーエックス・エスガンダムに積んでるシステム名だっけ？

セキュリティ対策AI に資本を投下せよ
世界の警官AIでわが国の信頼をあげる　
今さら後追いAI に注力してもゴミしかできない。