第15回マテリアル探索自動化・自律化人材育成セミナーを開催しました

概要：
GPT-4のような大規模言語モデルの活用により、将来的に人類の仕事の数十パーセントが代替可能であると予見されている。特に、簡単なプログラミングのような定型性が比較的高いタスクでは、AIが必須のツールとなりつつある。本発表では、化学研究における定型性の高いタスクを整理し、それらを自動化するために行った試行錯誤について共有する。大規模言語モデルによる化学現象の説明・推論能力と、深層学習システムを用いた実験用ロボットアームの制御を、可能な限りローコードで実現する試みについても紹介する。このような自動化の進展は、研究開発の速度を格段に向上させる可能性があるだけでなく、人間の研究者がより創造的かつ複雑な問題解決に集中できる環境を提供することになるであろうと期待される｡