膨大な複雑因子を扱うAI探索マシン構築法を提示 (How to build a discovery machine)

2026-05-11 ワシントン大学セントルイス校

ワシントン大学セントルイス校(WashU)の研究者らは、AIや自動化技術を活用して科学研究を加速する「ディスカバリー・マシン(発見機械)」構想を紹介した。これは、大量データ解析、ロボット実験、自律型AIを統合し、新材料や新薬、化学反応などを高速に探索する次世代研究基盤である。従来は研究者が仮説立案から実験まで手作業で進めていたが、発見機械ではAIが有望候補を予測し、自動化装置が実験を実施、結果を再びAIへフィードバックする循環型研究を実現する。これにより、膨大な実験空間を効率的に探索でき、研究開発期間の大幅短縮が期待される。研究者は、材料科学、創薬、エネルギー研究など幅広い分野で応用可能だとしており、人間研究者とAIの協働による新たな科学研究スタイルになると強調している。一方で、データ品質管理や倫理面への配慮も重要課題として挙げられている。

膨大な複雑因子を扱うAI探索マシン構築法を提示 (How to build a discovery machine)
An aerial view of an overpass in Shanghai. Complex problems such as sorting supply chain routes, designing traffic systems in cities, or making optimized chemical compounds require “discovery machines,” supercomputers combining neuromorphic architectures with quantum mechanical tunneling. (Image: Shutterstock)

<関連情報>

拡張性を実現するには、高次のニューロモルフィックイジングマシン(オートエンコーダーとファウラー・ノルドハイムアニーラー)があれば十分です Higher-order neuromorphic Ising machines—autoencoders and Fowler-Nordheim annealers are all you need for scalability

Faiek Ahsan,Saptarshi Maiti,Zihao Chen,Jakob Kaiser,Ankita Nandi,Madhuvanthi Srivatsav,Johannes Schemmel,Andreas G. Andreou,Jason Eshraghian,Chetan Singh Thakur & Shantanu Chakrabartty
Nature Communications  Published:16 April 2026
DOI:https://doi.org/10.1038/s41467-026-71937-4  Unedited version

Abstract

We report that an autoencoder-based neuromorphic architecture, combined with Fowler-Nordheim annealing, is sufficient to implement scalable higher-order Ising machines. We show that these machines can consistently produce state-of-the-art solutions with high reliability and with competitive time-to-solution metrics. The autoencoder captures higher-order interactions by decomposing Ising clauses and Ising spins into encoder-decoder layers of spiking neurons, thereby keeping the resource complexity independent of the interaction order for sparse problems. An annealing process based on the dynamics of Fowler-Nordheim quantum mechanical tunneling extrapolates between an (1/t) annealing schedule and an (1/log(t)) annealing schedule. This not only ensures fast convergence towards high-quality solutions but also guarantees asymptotic convergence to the Ising ground state. To demonstrate the advantages of the proposed higher-order neuromorphic Ising machine, we systematically solved benchmark combinatorial optimization problems such as MAX-CUT and MAX-SAT, comparing the results to those obtained using a second-order Ising machine employing the same annealing process.

1603情報システム・データ工学
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