2026年1月1日に公開されたNature Podcastによると、科学者たちは2026年に、人工知能、遺伝子編集、宇宙探査など、いくつかの主要分野で大きな進歩があると予測しています。このポッドキャストでは、小規模なAIモデルが推論タスクにおいて大規模言語モデル（LLM）を凌駕する可能性が強調されており、AI開発においてより効率的で的を絞ったアプローチを提供する可能性があります。

ポッドキャストで紹介されたレポーターのミリアム・ナダフ氏は、これらの小規模なAIモデルは特定のタスク向けに設計されており、計算能力を集中させ、より汎用的なLLMと比較して、それらの分野で優れた結果を達成できる可能性があると説明しました。この変化は、AI主導のソリューションに依存する業界に大きな影響を与え、より専門的で効果的なアプリケーションにつながる可能性があります。これらのモデルの開発は、大規模なLLMのトレーニングと実行に伴う環境への影響と計算コストに関する懸念にも対処できる可能性があります。

医学の分野では、2026年には、まれなヒト疾患の治療を目的とした遺伝子編集技術の重要な臨床試験が行われると予想されています。これらの試験は、遺伝子編集の応用における重要な一歩であり、現在治療の選択肢が限られている疾患に苦しむ個人や家族に希望をもたらします。ポッドキャストでは、以前に赤ちゃんを治療した個別化遺伝子編集の成功例が紹介され、より広範な実施の可能性について疑問が提起されました。倫理的な考慮事項と長期的な影響は、研究者や規制機関にとって依然として重要な焦点分野です。

宇宙探査も注目されており、火星の衛星の1つであるフォボスからのサンプル収集ミッションが2026年に計画されています。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おり、太陽系の起源と火星における過去または現在の生命の可能性について貴重な洞察を提供する可能性があります。これらのサンプルの分析は、惑星の形成と生命の発生に必要な条件に関する私たちの理解に革命をもたらす可能性があります。

Nature Podcastはまた、トランプ政権下での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。ポッドキャストは、助成金の削減、逮捕、レイオフなど、2025年に実施された政策が、科学研究にとって困難な環境を作り出したと示唆しました。これらの変更の長期的な影響はまだ明らかになっていませんが、イノベーションを阻害し、科学の進歩を妨げる可能性についての懸念が残っています。科学界はこれらの動向を注意深く監視し、研究開発を支援する政策を提唱しています。