株式会社TIMEWELLの濱本です。
近年、AI技術の急速な進化と、それに伴う大規模言語モデル（LLM）の発展が、様々な分野に革新の波をもたらしています。特に、Periodic Labsが掲げる「AI物理学者」というコンセプトは、LLMを活用しながら現実の実験をフィードバックループとして取り入れることで、従来のデジタル上の最適化だけでは到達しえなかった革新的知見の創出を目指す試みです。
Periodic Labsには物理学とプログラミング、実験とシミュレーションの双方の視点を持つ人材が集結し、独自の科学実験施設を構築し、これまでの壁を打ち破る試みを行っています。たとえば、極低温物質の性質や室温超伝導といった最先端の研究テーマを、従来の論文やシミュレーションに頼るだけでなく、実験結果を直接活用して探求するというアプローチは、科学にとって新たな革命の始まりを告げるものです。
今回の記事では、Periodic Labsの試みやチームの特徴、そして実験とシミュレーションを融合した新たな学習戦略について、わかりやすく丁寧に解説していきます。読者の皆さんには、先進技術と実験の融合がもたらす科学の新たな可能性を感じていただければと思います。
『AI物理学者』の誕生～Periodic Labsが挑む実験とシミュレーションの融合 LLMと実験の融合が切り拓く未来－高温超伝導と材料科学への新たな挑戦 研究チームと産業界・学界の連携－イノベーション加速のための学際的アプローチ まとめ 『AI物理学者』の誕生～Periodic Labsが挑む実験とシミュレーションの融合
Periodic Labsは最先端の人工知能技術を用い、実世界での実験を通して物理や化学、材料科学の新たな知見を生み出すことを使命としています。これまでは、LLM（大規模言語モデル）を活用して文章生成やコードの自動化に焦点を当てた取り組みが主流でした。しかし、Periodic Labsではこれらの技術をさらに一歩進め、実際の物理実験という現実環境を「報酬関数」として学習プロセスに組み込むことで、従来のデジタルシミュレーションや単なる理論上の最適化だけでは解決できなかった科学的課題に取り組んでいます。
Periodic Labsの設立は、単なる技術革新に留まらず、科学の根幹に迫る挑戦そのものです。同社が掲げる「AI物理学者」というビジョンは、従来の数字やコードの世界だけに留まらず、実際の実験環境で物理現象を再現・検証することを求めています。多くのトップ研究者がその設立背景や意義について語る中で、まず印象に残るのは、彼らのチームがいかに多様な専門知識を一つの目的のために集約しているかという点です。たとえば、LLMの専門家と物理学、化学、材料科学のエキスパートが一堂に会し、知識の断絶を埋めながら新たな実験手法を構築しているのです。
チームの発足の背景には、かつてGoogle Brainでの出会いや、大きなタイヤを協力して動かすという実験のエピソードなど、共に実体験を通じて培った信頼と情熱がありました。このようなエピソードは、彼らがただ理論上の話に留まらず、実際の物理的行動をもって科学の発展に貢献したいという強い意志を物語っています。組織内では、LLMを利用して物理実験のシミュレーションやシナリオの検証が進められており、実験とシミュレーションの成果を突き合わせる仕組みが整備されています。実験結果とシミュレーションの乖離を詳細に検証することで、学習モデル自体の精度向上や、新たな物理現象の発見に繋げようとしています。
また、Periodic Labsは従来のAI研究の手法とは異なり、「実験という現実世界のRL環境（強化学習環境）」を採用していることが大きな特徴です。通常のLLMやAIプログラムは、シミュレーション上やデジタルデータの中で評価されることが多いですが、Periodic Labsは実際の物質や量子現象を対象とした実験データを用いています。これにより、単なる理論的な優秀性ではなく、自然界そのものから直接得られるフィードバックを重視するアプローチが実現可能となりました。実験結果が即座に評価基準となり、そこで得られた負の結果（ネガティブなフィードバック）さえも貴重な学習データとして取り込まれます。実際、実験の多様なデータは、そのままモデルの強化学習に利用され、モデルが次第に正しい理論や実験方法を自ら学習していくプロセスが進んでいます。
さらに、Periodic Labsでは「中間学習（mid-training）」と呼ばれる手法を取り入れています。これは、従来の事前学習（pre-training）と後処理学習（post-training）の間に、最新の実験データやシミュレーション結果を加えることで、LLMに現実世界の物理現象や化学反応をより正確に理解させる方法です。たとえば、物質の結晶構造や化学合成の手順、さらには実験で得られる数値データといった知識を、直接LLMの中に取り込むことで、従来のデジタルデータだけではカバーしきれなかった領域に対応できるようにしているのです。このアプローチは、LLMがインターネット上のテキストや書籍、論文のみから学習する場合とは大きく異なり、現実の実験結果を重視することで、より実践的で現実世界に即した知識の蓄積を促しています。
Periodic Labsがこのような実験駆動型の研究方法を選んだ理由は、科学そのものが反復と実証のプロセスで成り立っているという考えに根ざしています。数学やコードの正誤判定と違い、物理や化学においては実験結果が唯一無二の「正しさ」を示す基準です。たとえば、ある物質の超伝導転移温度や磁性、素材の強度などは、理論だけではなく実験によって初めて確定されるものです。Periodic Labsは、実験の結果を直接LLMのフィードバックとして取り込み、その結果を元にシミュレーションや計算の精度を改善することで、より効率的に科学的発見へと結びつけるシステムを構築しようとしています。
さらに、このプロジェクトは単なる研究開発を超え、実際の産業応用に直結する可能性が高い点も注目すべきです。高度な製造プロセス、先進的な材料開発、さらにはエネルギー分野における超伝導の利用など、多岐にわたる分野でPeriodic Labsの技術は応用される見込みです。たとえば、高温超伝導の実現が成功すれば、エネルギー伝送や医療機器、高速運転車などにおいても革新的な応用が期待されます。現実の実験データを基にした学習プロセスは、まさに自然そのものを最適化対象とするものであり、従来のデジタル環境では捉えられなかった非常に微細な現象をも反映させる力を秘めています。
ここで、Periodic Labsが研究の核としているアプローチの重要ポイントを以下にまとめます：
• 実世界の実験データを報酬関数とすることで、AIの学習プロセスの精度を向上
• 事前学習と中間学習、中後学習を組み合わせた柔軟な学習戦略を採用
• シミュレーションと実験フィードバックの連動により、科学的発見を加速
• 高温超伝導や材料特性の分野で、実際の成果を追求することによって実用性と理論両面での新発見を狙う
このように、Periodic Labsは伝統的な科学研究の方法論を再定義し、デジタルと実世界の融合を目指す挑戦を行っています。従来の理論だけでなく実験結果を学習過程に取り入れることで、LLMが「物理学者」としての能力を身につける可能性を切り開いているのです。さらに、失敗やネガティブな実験結果さえも、今後の改善に必要な重要なデータとして積極的に活用する姿勢は、従来の論文ではなかなか公開されない情報も取り込み、新たな知識の創出に寄与しています。
Periodic Labsの取り組みは、科学が単なる紙面上の理論ではなく、現実の物理現象を通じた実験結果からこそ進展するという科学の本質を再認識させるものです。また、こうしたアプローチは、AIが単に言葉や数式を理解するだけでなく、実際に自然環境や物質の性質に基づいた知識を身につけ、その知恵を現実の問題解決に応用するという点で、極めて魅力的な挑戦となっています。
LLMと実験の融合が切り拓く未来－高温超伝導と材料科学への新たな挑戦
Periodic Labsのもう一つの大きなミッションは、LLMを核としたシステムが実社会の物理実験を直接駆動する仕組みを作り出すことです。これにより、曖昧な理論やシミュレーションだけに頼った従来の研究手法では捉えきれなかった、微細な現象や未知の物性が明らかにされる可能性があります。特に、高温超伝導の分野は、科学的好奇心だけでなく社会的なインパクトも極めて大きいため、多くの先端企業や研究機関が注目しています。今日の実験結果によれば、常圧下での最高の超伝導転移温度は約135ケルビンにとどまっているものの、もし200ケルビン近くで量子効果が観測できる新たな超伝導体が発見されれば、これは宇宙や物質のあり方に対する理解を根本的に覆す画期的な更新となるでしょう。
また、実験設備の自動化やロボットによる粉末合成の技術進歩も、Periodic Labsの取り組みを後押ししています。たとえば、SFの空港で見られるコーヒーメーカー型のロボットが、安価かつ効率的に混合と加熱を行うように、粉末合成による新素材創出には自動化の技術が大いに貢献します。こうした自動合成装置とLLMを連動させることで、実験の試行回数やデータ収集の速度が飛躍的に向上し、研究サイクル全体の効率が向上します。
研究チームは、LLMにシェル言語のように実験手法やシミュレーションコードを読み解かせ、さらに必要に応じて外部ツール（例：Pythonスクリプト、量子力学シミュレーションソフトウェア）を呼び出すといった複合的なアプローチも視野に入れています。
さらに、Periodic Labsは実験だけでなく、これまで文献や従来データに頼っていた超伝導研究の限界にも挑戦しています。従来の文献データには、ネガティブな結果がほとんど公開されず、ある物性値が極端な範囲にばらつく場合も多く、そのために学習のバイアスがかかりやすい状況にありました。実験に基づいた新たなデータ収集は、こうしたバイアスを解消し、より精度の高いモデルの構築へ寄与するでしょう。LLMは単一のテキスト情報だけでなく、実験結果から得られるノイズやエラー、さらには再現実験の結果といった実用的かつ現実に則したデータを取り込むことで、物質の特性を包括的に理解する能力を身につけると期待されるのです。
このプロセスの中で、研究チームは実験結果が思わしくなかった場合もその失敗を徹底的に分析し、エラー修正や追加実験を繰り返すというループを構築しています。失敗を恐れるのではなく、むしろそれを「学び」と捉え、システム全体をブラッシュアップする原動力として活用する姿勢は、従来の静的なデータ構造に依存するAIとは一線を画しています。この点が、Periodic LabsのLLMが単なる暗記型のモデルから進化し、実際に科学的謎解きに挑むAI物理学者へと変貌するための鍵となるのです。
また、この取り組みは、LLMと実験の融合を通じて、新たなレベルの自律性や適応能力をAIに持たせる試みでもあります。高度なシミュレーションと実験フィードバックの結果をもとに、LLMは自らの学習戦略や実験計画を改善し、次第に目標とする物性評価や素材開発の課題に最適な手法を自律的に選択できるようになることが期待されています。さらに、システムは、各分野ごとに異なる評価基準―たとえば超伝導体では臨界温度、材料強度や磁気特性といった指標―に基づいた最適化を並行して行うため、幅広い科学分野での応用が可能になるでしょう。
Periodic Labsが掲げるこの未来像は、従来のスケーリング則だけに頼った研究手法の弱点を克服し、実社会で必要とされる実用的な知見を創出するための、新たなパラダイムの確立を目指したものです。こうした革新的アプローチが成功すれば、現在の産業界や研究機関が抱える大規模な研究予算や既存のインフラの課題も解決され、よりスマートで効率的な製品開発や技術革新が実現されるでしょう。Periodic Labsの取り組みは、すでに前例のない学際的な連携と実験駆動型のアプローチによって、未来の科学研究の新たなモデルを提示しているのです。
研究チームと産業界・学界の連携－イノベーション加速のための学際的アプローチ
Periodic Labsの成功の鍵は、研究チーム内での多様な専門知識の融合と、産業界・学界との密接な連携にあります。物理、化学、材料科学、機械学習の各分野で世界クラスの専門家が一堂に会し、それぞれの視点や知見を持ち寄ることで、従来孤立しがちだった専門領域を跨ぐ問題解決を実現しようとしています。
たとえば、LLMの専門家は、最先端の自然言語処理技術を駆使してシミュレーションソフトウェアの制御や実験データの整理・解析を担い、一方で物理学者や化学者は、量子力学や超伝導、粉末合成といった専門知識を通して実験の設計と評価を行います。この双方の協働が、従来の研究における分野間の隔たりを克服し、新たな知見の創出に寄与しているのです。
Periodic Labsの内部では、定期的な勉強会や知識共有セッションが開催され、LLM研究者がシミュレーションの仕組みや強化学習の基礎を解説する一方、物理や化学の専門家が実際の実験プロセスや歴史的な科学的発見について講義するなど、互いの理解を深める取り組みが行われています。こうした交流の中で、両者が「APIのような感覚」で自分たちの知識を翻訳し、相手の専門分野の複雑な概念を共有することに成功しています。
一方、産業界との連携においては、先進的な製造業、半導体、さらには宇宙や防衛といったミッションクリティカルな分野がPeriodic Labsの技術に高い関心を寄せています。これらの企業は、自社の内部にあるシミュレーションツールや実験プロセスの最適化、さらには社内文書や機密情報を含むデータの安全な扱いといった課題に直面しており、その解決策として、Periodic Labsの提案するLLMと実世界実験の融合によるアプローチは極めて魅力的に映っているのです。実際、顧客からは「シミュレーションの効率化」や「実験結果を自動的に解析する仕組み」のニーズが挙げられ、これまで断片的にしか実現できなかった技術の統合に期待が高まっています。
また、Periodic Labsは学界とも強い連携を進めています。大学や研究機関との提携は、基礎研究の新たな方向性や、科学研究の評価手法を刷新する上で非常に重要です。現代の科学は、巨大な知識体系と膨大な実験データに支えられていますが、その中でネガティブな実験結果や曖昧なデータがしばしば埋もれがちです。Periodic Labsは、こうした情報も重要な学習資源と捉え、学界との共同研究や助成金プログラムを通して、新たなデータ収集や評価方法の確立を目指しています。これにより、従来の論文や文献だけに頼らない、実験とシミュレーションが融合した革新型の研究体制が構築されていくのです。
さらに、Periodic Labsは、チーム内でのスピード感や実験結果の即時フィードバックを重視しています。若手研究者やベテランの専門家が共に働く環境では、互いに質問し合い、失敗から学び、迅速な改善策を講じる文化が根付いています。研究の過程で「なぜこの数値にばらつきが生じたのか」「どの工程でミスが発生したのか」といった疑問が投げかけられるたびに、チーム全体で原因究明と手法改善が行われ、システム全体の信頼性が高まるという好循環が生まれます。こうした現場での実践的な工夫と革新は、理論だけでは到達不可能な実用的成果へと結実するのです。
産業界での実用化に向けた取り組みについて、Periodic Labsは、顧客企業と緻密に協力しながら「パイロットプロジェクト」や「段階的な展開計画」を実施しています。夢のような未来の話題である高温超伝導の実現も、実際には小さな成功例の積み重ねから生まれると考えられます。そのために、まずは特定の材料特性や加工プロセスの最適化から着実に成果を積み上げ、最終的に大規模な産業応用を見据える戦略が取られています。こうした段階的なアプローチは、技術の成熟度と市場ニーズの両立を図る上で非常に現実的と言えるでしょう。
加えて、Periodic Labsのチームは、内部だけでなく外部の各分野の専門家からも意見を募りながら、研究の方向性や評価基準を柔軟に見直しています。こうした多角的な視点が、従来の単一分野に偏った研究と異なり、広範囲にわたる物理現象の解析に寄与しているのです。結果として、LLMを用いた実験駆動型研究が、今後の産業技術革新において基幹技術の一端を担う可能性は非常に大きいといえます。
研究チームと産業界、そして学界との連携は、Periodic Labsの取り組みの成功にとって必要不可欠な要素です。各分野の最前線で活躍する専門家たちが、互いの知識を補完し合いながら、一つの大きな目標に向けて進む姿は、従来の閉鎖的な研究体制と比べても非常に革新的です。Periodic Labsのこの学際的アプローチは、AIと物理実験の融合による新時代の科学研究モデルとして、今後ますます注目されることでしょう。
まとめ
Periodic Labsは、LLMをはじめとする最先端AI技術と、実世界の物理実験・シミュレーションを緊密に統合することで、未来の科学研究に革命をもたらそうとしています。実験という実体のある「報酬関数」を用いた学習により、従来のシミュレーションや論文データに依存した方法では得られなかった新たな発見を目指しており、特に高温超伝導や材料科学の分野で大きな進展が期待されています。
研究チーム内においては、物理学、化学、機械学習の専門家が互いの強みを活かし、定期的な知識共有の場を設けることで、従来にない学際的な連携体制を築いています。この取り組みは、産業界とのパートナーシップや大学との協力を通じて、理論と実験の両輪で加速され、実用的な技術革新へと結実していくでしょう。
Periodic Labsの挑戦は、単なる理論上のシミュレーションやコードの生成に留まらず、現実世界の物質の性質や実験結果を取り入れながら、AIを実践的な「科学者」として育成する全く新しい方法論を示しています。失敗やネガティブな実験結果さえも学習資源とするそのアプローチは、従来の固定概念にとらわれない柔軟な思考と、より迅速な技術革新を可能にするものです。将来的には、この挑戦が先端製造業や宇宙、防衛、エネルギー分野など、幅広い産業界に革新をもたらすとともに、学界における科学研究の進むべき方向性に一石を投じる存在となるのではないでしょうか。
Periodic Labsの活動からは、私たちが見過ごしてきた実験の大切さと、AIを単なる情報処理ツールから実社会に応用可能な自律的な科学者へと昇華させる可能性を垣間見ることができるのです。科学と技術の未来がどのように展開していくのか、その答えを探る旅は、今まさに始まろうとしています。