研究者たちは2026年に、人工知能への斬新なアプローチ、遺伝子編集臨床試験、フォボスへのサンプル採取ミッションなど、いくつかの科学分野で大きな進歩があると予測しています。最近のNature Podcastによると、主要な焦点は、特定の推論タスクにおいて大規模言語モデル（LLM）を潜在的に凌駕するように設計された、小規模AIモデルの開発になるでしょう。

小規模AIモデルへの移行は、LLMに関連する計算コストとエネルギー消費に関する高まる懸念に対処するものです。これらの小型モデルは、大型モデルほど汎用性がない可能性がありますが、効率の向上と的を絞った問題解決のために設計されています。専門家は、このアプローチがAI開発を民主化し、洗練されたAIツールをリソースの限られた研究者や組織にとってよりアクセスしやすくする可能性があると示唆しています。社会への影響としては、医療、教育、環境モニタリングなどの分野で、より専門的なAIアプリケーションの可能性が挙げられます。

遺伝子編集技術を用いた臨床試験も、2026年には大きく進展すると予想されています。これらの試験は、遺伝的欠陥を正確に修正することにより、まれなヒト疾患の治療を目指しています。以前の報告書で強調されているように、特定の症例の個別化された遺伝子編集の成功は、これらの技術のより広範な適用可能性について楽観的な見方を強めています。ただし、倫理的配慮と安全プロトコルは依然として最も重要であり、研究者たちは患者の幸福を確保するために慎重に進めています。

宇宙探査では、火星の衛星の1つであるフォボスへのサンプル採取ミッションが2026年に予定されています。このミッションは、火星の衛星からサンプルを収集し、分析のために地球に持ち帰ることを目的としています。科学者たちは、これらのサンプルがフォボスの起源と進化、および太陽系の初期の歴史に関する貴重な洞察を提供することを期待しています。このミッションは、火星とその周辺環境の理解における重要な一歩となります。

Nature Podcastはまた、トランプ政権によって実施された米国の科学政策の変更がもたらす潜在的な影響についても取り上げました。助成金の削減、逮捕、レイオフを含むこれらの政策変更は、2025年に研究者にとって激動の環境を作り出しました。これらの政策が科学の進歩と国際協力に及ぼす長期的な影響については、現在も議論が続いています。