香港に上場している米国拠点のAI創薬企業であるInsilico Medicineは、汎用大規模言語モデル（LLM）を生物学および化学の分野で優れた能力を発揮できるように訓練し、AI主導の科学研究の状況を大きく変える可能性のある新しいサービスを開始しました。

「Science MMAI gym」と名付けられたこの新しいサービスは、Insilicoが「Pharmaceutical Superintelligence（医薬品スーパーインテリジェンス）」という長期的なビジョンを追求する上での戦略的な転換を意味します。同社は、OpenAIのGPTやAlibabaのQwenなどの汎用LLMと、科学データに特化して訓練された専門AIモデルとの間の性能差を埋めることを目指しています。Insilicoの創業者兼CEOであるAlex Zhavoronkov氏によると、汎用モデルは現在、科学的なベンチマークにおいて性能が低く、多くの場合、ランダムな結果よりも悪い結果をもたらすとのことです。Science MMAI gymへの投資に関する財務詳細は明らかにされていませんが、この動きは、科学アプリケーションにおける汎用AIの能力向上に多大なリソースを割り当てることを示唆しています。

この発表は、創薬および開発におけるAIソリューションに対する需要の高まりの中で行われました。専門AIモデルは特定の科学タスクにおいて優れた性能を発揮しますが、汎用LLMのようなユーザーフレンドリーなインターフェースと幅広い適用性を欠いていることがよくあります。InsilicoのScience MMAI gymは、汎用モデルを専門モデルと同等の性能を発揮できるように訓練することで、この制限に対処しようとしています。これにより、汎用モデルの汎用性と使いやすさを維持しながら、研究者による高度なAIツールへのアクセスを民主化し、科学的発見のペースを加速させることができます。

Insilico Medicineは、機械学習アルゴリズムを利用して、潜在的な薬剤候補を特定し、臨床試験の結果を予測し、薬剤開発プロセスを加速させるなど、AI主導の創薬の最前線に立ってきました。同社が汎用LLMの訓練に投資するという決定は、バイオテクノロジー業界における、AIの力を活用して複雑な科学的課題に取り組むという広範なトレンドを反映しています。

今後、InsilicoのScience MMAI gymの成功は、科学研究におけるAIの将来に大きな影響を与える可能性があります。汎用LLMが専門モデルのレベルで効果的に機能するように訓練できれば、幅広い分野にわたるAI主導の科学的発見に新たな可能性が開かれる可能性があります。これにより、新薬の開発が迅速化され、研究プロセスが効率化され、複雑な生物学的システムに対する理解が深まる可能性があります。ただし、同社は、モデルが正確であるだけでなく、信頼性が高く、偏りがないことを保証するために、効果的なトレーニング方法とデータセットを開発するという課題に直面しています。