スタートアップのPhysical Superintelligence（PSI）が、AIモデルを活用して18年間未解決だった量子計算に関する難問を解決しました。AIによる科学発見を事業化する動きとして注目されています。
ポイント
- PSIの技術スタッフ、デビッド・タートゥリアン氏がAnthropicのFable 5.2モデルを早期利用し、18年来の未解決問題を解決
- 問題は「アーロンソン＝アンバイニス予想」と呼ばれ、量子コンピューターが古典コンピューターより高速に問題を解く能力に関するもの
- 証明は数学用プログラミング言語Leanで自動形式化され、専門家チームが検証
- PSIは現在、データセンター最適化で収益を上げ、長期的には理論物理のブレークスルーを技術化する方針
問題解決の経緯
PSIの技術スタッフであるデビッド・タートゥリアン氏は、AnthropicのFable 5.2モデルを早期に利用できる立場を活かし、18年間未解決だった量子計算の問題を解決しました。タートゥリアン氏はMITを卒業後、MITのコンピューター科学・AI研究所での修士課程を延期してPSIに参加しました。
同氏は「これが最後の論文になるかもしれないと完全に受け入れている」と語り、「数カ月後には、なぜ論文を出す必要があるのか」と、AIの進歩による科学論文のあり方の変化を示唆しました。
解決した問題は「アーロンソン＝アンバイニス予想」と呼ばれ、量子コンピューターが古典コンピューターより高速に問題を解く能力に関するものです。問題を提起した研究者の一人、スコット・アーロンソン氏は、証明を完全には理解していないとしつつ、数学用プログラミング言語Leanで自動形式化され、PSIが共有したトップ研究者チームによって説明されたため、正しいと信じていると述べています。
この解決は、量子コンピューターが特定の難問を高速で解くための一つの経路を閉ざすものですが、すべてではありません。タートゥリアン氏は「人々が『もうそこは探さなくていい』と知ることができる否定的な結果だ」と説明しました。
科学界への影響
この成果は、AIによる問題解決が科学界に引き起こしている混乱を反映しています。アーロンソン氏は「アーロンソン＝アンバイニス予想の完全な証明は、量子クエリ複雑性における最後の未解決問題の一つで、誰もが中心的に重要だと同意していた」と書き、「正直なところ、数週間前のOpenAIのMathocalypseの放出にそれが欠けていたことに驚いた。彼らはきっと試したはずだ。それなら、解決されたすべての問題よりもそんなに難しかったのか？」と述べました。
これは、専門的なモデルハーネスとスキャフォールディングで科学問題を解決するというPSIのモデルを支持する点です。PSIのCEO、マット・パインズ氏は「効果的な研究システムには、ハーネスに関連する多くのもの、ツールに関連する多くのもの、メモリシステム、シミュレーションインフラが必要だ。問題を広く深く追い、幅広い潜在的な代替案を検討できるようにしたい」と語りました。
事業モデルと今後の展望
現在、PSIの収益は、データセンターの最適化にツールを使用することから得ています。熱、電力、水、音の変数をシミュレーションし、「そのサイトの性能とコミュニティへの影響が物理学の直接的な関数である」場所です。しかし長期的な狙いは、理論物理学のブレークスルーを実際の技術に変換することです。
パインズ氏は「6～9カ月前、投資家と話していたとき、その条件を検証するために多少無理をする必要があった。『いやいや、信じてくれ、もうすぐ理論物理学は主に機械の領域になる』と。まだそこには達していないが、その方向に向かっている」と述べました。
しかし、AIが数学やコンピューター科学のように検証済みのコードで表現できる分野で重要な解決策を主張する一方で、生命科学や物理学のような抽象化が少ない分野では困難が証明されています。先週、スタートアップのDiscovered Materialsは、超伝導や熱放散などの問題をAIで理解する研究者向けに100万ドル（約1億5500万円）のグランドチャレンジを発表しました。
パインズ氏は「結局のところ、物理学は数学とは異なる。現実の世界だからだ…自然は現実のモデルに投票権を持つ」と述べ、計算結果を実験で最も効率的に検証する方法の理解に注力していると語りました。
「もしそれが自然の真実なら、それは活用できるトリックだ。それからデバイスを作れる。AIがアイデアを提案し、以前はできなかったことを世界で可能にする…それぞれがPSIが構築しているループのようなものだ」とパインズ氏は述べました。
科学における新たな基準
「科学のためのネオラボ」が画期的な科学への道筋となる中、参加者はこの新しい世界の基準が何かをまだ模索しています。PSIはAnthropicのモデルがリリース間近になるまで結果を保持する必要があったため、関連研究者と共有してより深く理解することができました。
PSIを指導するノースイースタン大学のジム・ハルバーソン教授は「学者として、正しい方法で役割を果たしたいと思った。ベストプラクティスはまだ emerging している…透明性が良い方法であり、専門家に連絡することが良い方法だと考えた」と語りました。同教授は来週MITで開催されるサミットに出席し、主要な物理学者が科学の新たなペースへの対応を議論する予定です。
タートゥリアン氏は「しばらく寝かせる時間があった…AIが引き出した解決策を初めて印刷して読み通し、どうすればより自然に人間に提示できるかと考えた。そして、AIができることの重みに気づかされた」と述べました。
