論文の概要: AI4X Roadmap: Artificial Intelligence for the advancement of scientific pursuit and its future directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20976v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 02:10:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-27 18:37:58.921665
• Title: AI4X Roadmap: Artificial Intelligence for the advancement of scientific pursuit and its future directions
• Title（参考訳）: AI4Xロードマップ:科学研究の進歩のための人工知能とその今後の方向性
• Authors: Stephen G. Dale, Nikita Kazeev, Alastair J. A. Price, Victor Posligua, Stephan Roche, O. Anatole von Lilienfeld, Konstantin S. Novoselov, Xavier Bresson, Gianmarco Mengaldo, Xudong Chen, Terence J. O'Kane, Emily R. Lines, Matthew J. Allen, Amandine E. Debus, Clayton Miller, Jiayu Zhou, Hiroko H. Dodge, David Rousseau, Andrey Ustyuzhanin, Ziyun Yan, Mario Lanza, Fabio Sciarrino, Ryo Yoshida, Zhidong Leong, Teck Leong Tan, Qianxiao Li, Adil Kabylda, Igor Poltavsky, Alexandre Tkatchenko, Sherif Abdulkader Tawfik, Prathami Divakar Kamath, Theo Jaffrelot Inizan, Kristin A. Persson, Bryant Y. Li, Vir Karan, Chenru Duan, Haojun Jia, Qiyuan Zhao, Hiroyuki Hayashi, Atsuto Seko, Isao Tanaka, Omar M. Yaghi, Tim Gould, Bun Chan, Stefan Vuckovic, Tianbo Li, Min Lin, Zehcen Tang, Yang Li, Yong Xu, Amrita Joshi, Xiaonan Wang, Leonard W. T. Ng, Sergei V. Kalinin, Mahshid Ahmadi, Jiyizhe Zhang, Shuyuan Zhang, Alexei Lapkin, Ming Xiao, Zhe Wu, Kedar Hippalgaonkar, Limsoon Wong, Lorenzo Bastonero, Nicola Marzari, Dorye Luis Esteras Cordoba, Andrei Tomut, Alba Quinones Andrade, Jose-Hugo Garcia,
• Abstract要約: 我々は、生物学、化学、気候科学、数学、材料科学、物理学、自動運転研究所、非伝統的コンピューティングにまたがるAI可能な科学を考察する。 多様な信頼性のあるデータの必要性、伝達可能な電子構造と原子間モデル、AIシステムがエンドツーエンドの科学合成に統合される。 ドメイン全体にわたって、大規模な基礎モデル、アクティブラーニング、自動運転車研究所が、予測と検証の間のループを閉じる方法について強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.44445343399126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence and machine learning are reshaping how we approach scientific discovery, not by replacing established methods but by extending what researchers can probe, predict, and design. In this roadmap we provide a forward-looking view of AI-enabled science across biology, chemistry, climate science, mathematics, materials science, physics, self-driving laboratories and unconventional computing. Several shared themes emerge: the need for diverse and trustworthy data, transferable electronic-structure and interatomic models, AI systems integrated into end-to-end scientific workflows that connect simulations to experiments and generative systems grounded in synthesisability rather than purely idealised phases. Across domains, we highlight how large foundation models, active learning and self-driving laboratories can close loops between prediction and validation while maintaining reproducibility and physical interpretability. Taken together, these perspectives outline where AI-enabled science stands today, identify bottlenecks in data, methods and infrastructure, and chart concrete directions for building AI systems that are not only more powerful but also more transparent and capable of accelerating discovery in complex real-world environments.
• Abstract（参考訳）: 人工知能と機械学習は、確立した方法を置き換えるのではなく、研究者が調査し、予測し、設計できるものを拡張することによって、科学的発見にどのようにアプローチするかを変えようとしている。 このロードマップでは、生物学、化学、気候科学、数学、材料科学、物理学、自動運転研究所、非伝統的コンピューティングにまたがるAI可能な科学の先見的な展望を提供する。 多様な信頼性のあるデータの必要性、電子構造と原子間モデル、シミュレーションと実験を結びつけるエンドツーエンドの科学ワークフローに統合されたAIシステム、純粋に理想化されたフェーズではなく、合成可能性に基づく生成システム。 ドメイン全体にわたって、再現性と物理的解釈性を維持しながら、大規模な基礎モデル、アクティブラーニング、自動運転車研究所が、予測と検証の間のループを閉じる方法について強調する。 まとめると、これらの視点は、現在のAI可能な科学がどこにあるのかを概説し、データ、方法、インフラのボトルネックを特定し、より強力で透明性が高く、複雑な現実世界環境における発見を加速できるAIシステムを構築するための具体的な方向性をグラフ化している。

関連論文リスト

• Virtuous Machines: Towards Artificial General Science [0.0]
  ドメインに依存しないエージェント型AIシステムが、科学的なワークフローを独立してナビゲートできることを示します。 このシステムは視覚的作業記憶、精神的な回転、イメージの鮮明さに関する3つの心理学的研究を自律的に設計し実行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-19T00:35:56Z)
• Position: Intelligent Science Laboratory Requires the Integration of Cognitive and Embodied AI [98.19195693735487]
  知的科学研究所(ISL)のパラダイムを提案する。 ISLは、認知と具体的知性を深く統合した多層クローズドループフレームワークである。 このようなシステムは、現在の科学的発見の限界を克服するために不可欠である、と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-24T13:31:44Z)
• AI-Driven Automation Can Become the Foundation of Next-Era Science of Science Research [58.944125758758936]
  科学科学(Science of Science, SoS)は、科学的発見の基礎となるメカニズムを探求する。 人工知能(AI)の出現は、次世代のSoSに変革の機会をもたらす。 我々は、従来の手法よりもAIの利点を概説し、潜在的な制限について議論し、それらを克服するための経路を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-17T15:01:33Z)
• Scaling Laws in Scientific Discovery with AI and Robot Scientists [72.3420699173245]
  自律的なジェネラリスト科学者(AGS)の概念は、エージェントAIとエンボディロボットを組み合わせて、研究ライフサイクル全体を自動化している。 AGSは科学的発見に必要な時間と資源を大幅に削減することを目指している。 これらの自律的なシステムが研究プロセスにますます統合されるにつれて、科学的な発見が新しいスケーリング法則に従うかもしれないという仮説を立てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-28T14:00:27Z)
• The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop Artificial Intelligence [67.70415658080121]
  機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。 AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。 ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-09T21:16:56Z)
• AI for Science: An Emerging Agenda [30.260160661295682]
  本報告では,Dagtuhl Seminar 22382 "Machine Learning for Science: Bridging Data-Driven and Mechanistic Modelling"のプログラムと成果について報告する。 AIの変革的ポテンシャルは、分野にわたって広く適用可能であることに由来するもので、研究領域間での統合によってのみ達成される。 技術的な進歩に加えて、この分野における次の進歩の波は、機械学習研究者、ドメインエキスパート、市民科学者、エンジニアのコミュニティを構築することにある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T20:21:43Z)
• Learning from learning machines: a new generation of AI technology to meet the needs of science [59.261050918992325]
  科学的な発見のためのAIの有用性を高めるための新たな機会と課題を概説する。 産業におけるAIの目標と科学におけるAIの目標の区別は、データ内のパターンを識別することと、データから世界のパターンを発見することとの間に緊張を生じさせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-27T00:55:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。