AIによる科学実験プロセスの自動化
科学的な発見は、仮説を立てて実験を計画し、実行し、結果を検証して次の仮説につなげるという一連の作業を、研究者が一つひとつ手作業で積み重ねることでしか進められず、進歩の速さはどうしても人手と時間の量に左右されると考えられてきた。
人が実験を一つずつ順番に積み重ねる代わりに、AIシステム自身に実験の提案・実行・評価というループを何千通りも同時並列で回させることで、少人数のチームでも、これまでの大規模な研究チーム以上のペースで科学的発見を進められるようにした。
Discovery Loopは、AIと大規模な計算基盤を使って、科学と工学における実験のループそのものを自動化するアメリカのスタートアップである。実験を提案し、実際に実行し、その結果から学んで次の実験を組み立てるという一連の流れを、AIシステムが何千通りも並行して行えるようにすることで、研究や開発にかかる時間を大きく圧縮することを目指している。 最初の取り組みとして、同社はまず機械学習そのものの研究・開発プロセスの自動化に取り組み、自社の技術基盤を鍛える「最初の顧客」として自らこの仕組みを活用する方針を掲げている。将来的には、より良い医薬品の開発や、太陽光発電の経済性向上、きれいな水へのアクセス確保など、アメリカ国立工学アカデミーが掲げる大きな課題群にも、同じ自動化の手法を広げていく計画である。 同社は社会的な便益を目的の一つに掲げる法人形態である公益法人（パブリック・ベネフィット・コーポレーション）として設立され、投資会社のRadical VenturesとKhosla Venturesがシード資金調達を共同で主導している。Google（Alphabet）も創業投資家として出資し、少なくとも設立から1年間は計算資源の提供でも協力するとされている。
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