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AIとロボットの活用により,実験科学に参加する人々の生産性が向上することを目指して,2023年からJSTムーンショット型研究開発事業「人と融和して知の創造・越境をするAIロボット」プロジェクトが開始した.このプロジェクトは,AIロボットと人間の共進化を重視し,人間の協力の下でAIロボットが自動化できる領域を段階的に増やしていくとともに,人間の科学者もAIロボットからひらめきを得て,創発的研究活動のレベルが引き上がることを目指している.本稿では,本プロジェクトの取組みと,AIロボットと科学者の共進化の可能性について解説していく.
キーワード:AI for Science,基盤モデル,マルチモーダルXAI,インタラクションAI
多様な分野においてAI技術の応用が進む中,実験科学におけるAI活用への期待が高まっている.AIとロボットの活用により,実験科学に参加する人々の生産性が向上することを目指して,2023年からJSTムーンショット型研究開発事業「人と融和して知の創造・越境をするAIロボット」プロジェクトが開始した.このプロジェクトでは,研究活動を構成する「仮説設計」「実験」「解析」「記述」というサイクルを支援・自動化するAIロボットを開発する.特に,AIロボットと人間の共進化を重視し,人間の協力の下でAIロボットが自動化できる領域を段階的に増やしていくとともに,人間の科学者もAIロボットからひらめきを得て,創発的研究活動のレベルが引き上がることを目指している.
本稿では,本プロジェクトの取組みを中心に,AIロボットと人間の科学者の共進化の可能性について解説していく.特に「マルチモーダルXAI(Explainable AI)による論文の相互関係理解」「研究者とのインタラクションAIによる知識探究」「フィジカル空間との融合AIによる知識探究」の三つの観点で解説する.
本章では,論文をその図表まで含めて理解し,研究者が理解できる説明を提示するための要素技術について解説する.
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