OpenAIのポストトレーニング研究担当副社長であるリアム・フェダスが退社し、AIを活用した材料科学に特化した新会社を立ち上げることが明らかになった。この動きは、『The Information』が最初に報じ、その後フェダス自身がX（旧Twitter）で認めた。

フェダスは物理学のバックグラウンドを持ち、AIを科学研究に応用することに意欲を示している。OpenAIも新会社に出資し、提携を進める方針で、人工超知能（ASI）の実現に関連する領域として注目している。

材料科学分野でのAI活用は発展途上ながら、Google DeepMindの「Gnome」やMicrosoftの「MatterGen」などの事例がすでに登場している。今後、フェダスの新会社がこの競争にどう切り込むかが焦点となる。

OpenAI幹部の退職と新会社設立の背景 科学領域へのAI応用に焦点

リアム・フェダスは、OpenAIにおいてポストトレーニング研究の責任者を務めていたが、このたび同社を退職し、AIを活用した材料科学の新興企業を設立することを発表した。OpenAIの研究戦略において、科学分野へのAIの応用は極めて重要な要素とされており、フェダス自身も物理学のバックグラウンドを持つことから、この分野への進出は必然とも言える。

今回の決定は、最初に『The Information』が報じ、その後フェダス自身がX（旧Twitter）で認めた。声明では、「科学分野におけるAIの活用は、人工超知能（ASI）の実現にも関わる重要な領域である」と述べ、OpenAIが新会社に投資し提携する意向であることも明らかにした。AIが科学研究を加速させるという構想は、多くの技術企業にとって関心の的であり、フェダスの新たな試みもこの流れに沿ったものである。

彼の新会社は、AIと材料科学を組み合わせた分野での競争に参入する形となる。これまでGoogle DeepMindやMicrosoftが先行している領域だが、フェダスの持つ知見やOpenAIとの連携が、今後の競争環境にどのような影響を与えるかが注目される。

Google DeepMindやMicrosoftが先行する材料科学AI分野 既存技術の進展

フェダスが挑戦する材料科学AIの分野では、すでにいくつかの企業が技術開発を進めている。Google DeepMindは2023年に「Gnome」と呼ばれるAIシステムを発表し、新しい材料の開発に活用可能な結晶構造の発見に成功したと報じられた。また、Microsoftは「MatterGen」および「MatterSim」というAIツールを開発し、材料発見の加速を図っている。

これらの取り組みは、材料設計のプロセスにおけるAIの有効性を示す事例とされる。従来の実験的アプローチに比べ、AIは膨大なデータセットを解析し、短期間で最適な材料候補を特定できると期待されている。特に、量子力学に基づいたシミュレーションや、機械学習を活用した物質特性の予測など、従来困難とされていた課題にAIが活用され始めている。

しかし、この分野は依然として発展段階にあり、現時点でAIが完全に新しい材料を独自に発見できるかどうかについては、専門家の間でも意見が分かれている。

AIが示した理論的な候補が、実験によって実用可能であると証明されるには時間がかかるため、企業の間では基礎研究とAIの統合が今後の課題とされる。フェダスの新会社がこれらの技術課題にどのようにアプローチするかが、今後の成長の鍵となるだろう。

フェダスの新会社がもたらす可能性 OpenAIとの連携が鍵に

フェダスが設立する新会社は、OpenAIとの提携を予定しており、これが競争優位性を生み出す要素となる可能性がある。OpenAIは、汎用AI（AGI）の開発を目指す企業であり、その研究の一環として、科学領域へのAI応用にも力を入れている。フェダスの会社がOpenAIの技術基盤を活用できるとすれば、他の企業との差別化につながる可能性がある。

AIを用いた材料科学の発展には、膨大なデータと高度な計算能力が不可欠であり、OpenAIのAIモデルがこの分野に最適化されれば、新たな発見のスピードは飛躍的に向上する可能性がある。特に、人工超知能（ASI）という概念に関連する技術が、この領域にも適用されることで、従来の研究手法とは異なるアプローチが生まれることが期待される。

ただし、AIによる科学的発見に対しては慎重な見方もある。現時点でのAIは、主に既存のデータをもとにした最適化や予測を行うに過ぎず、本質的な意味での新発見が可能であるかは未確定である。そのため、フェダスの新会社が、AIをどのように活用し、実験と結びつけていくのかが、今後の業界の方向性を決定づける要素となる。

Source：TechCrunch