シラバス

主題と目標

AI技術の本質のひとつは知的労働の自動化にある。知的労働のエクストリームとして、芸術創作活動にならび自然科学研究が挙げられる。現実に先端的な科学研究の現場では、AIをはじめとする情報技術とロボット技術の急速な浸透、つまり研究室のサイバーフィジカル化が進みつつあり、AIが駆動することによって科学研究の進展自体が大きく加速する将来像が間近に迫っている。 

この科目では、実験ロボットと接続したAIが実験を繰り返しながら新しい知識を発見する現場を演習による体験を交えて学修する。具体的には、PCR検査などを代表例とする分子生物学実験や化学実験などを想定して実験手順（実験プロトコル）をプログラムの形で記述し、実験ロボットを用いてこれを実行できるようにする。次に、実験の結果を解釈して次の実験を立案しロボットに指示を出す自動実験計画AIを組み立て、ロボットと組み合わせて自律的に科学実験をこなすAIロボットをつくりだす。 

履修者にはこの科目を通じて自然科学実験の自動化やAI駆動科学の姿を実感し、今後の専門分野や進路を考える上での材料としてもらうことを期待する。

AIロボット駆動科学実験の基礎

AIロボット駆動科学実験の全体像について理解する。 

実験ロボット（Opentron社 OT-2）を動かすために実験プロトコルを Python言語によるプログラムの形で記述し、その実験プロトコルをシミュレーションすることを体験する。これに先だって、自然科学研究における研究室内での日常的な実験が、どのような手技の集合であるかを概観し、AIロボット駆動科学が何を自動化しようとしているのかを理解する。 

また、実験プロトコルを実行した結果を解釈して次の実験を立案しロボットに指示を出す自動実験計画AIが実際にどのように動作するかを体験する。さらに、自動実験計画AIが実際にどのようなアルゴリズムで動いているかについて詳しく学ぶ。

AI・ロボットによる自律実験の基礎

AIの指示でロボットを動作させ、その結果を得たAIが次の実験計画を生成する自律実験のサイクルをさせる自動実験計画AIを組み立てる。履修者はグループ単位で、自動実験計画AIの実装、実験結果の取得およびデータ処理、実験計画AIと実験ロボット及び計測機器との連携、シミュレーションによるテスト、実機でのテストを行う。 

また、実験結果の解釈についてもその方法論を詳しく学ぶ。

AI・ロボットによる自律実験の発展

カスタマイズされた実験プロトコルまたは実験計画AIを用い、AI・ロボットによる自律実験を実験ロボットの実機によって実行する。履修者はグループ単位で、実験ロボットのセットアップ、実験ロボットとの通信確立、実験プロトコルの転送、実験結果の取得およびデータ処理、実験計画AIと実験ロボット及び計測機器との連携、実機でのテストを行う。 

自律実験の結果のデータをまとめ、カスタマイズされた実験プロトコルや実験計画AIの性能について考察する。

成果発表

履修者がグループ毎に、この授業で取り組んだ内容、それを踏まえた将来展望などをまとめ、成果発表を行い、教員、ゲスト参加の科学者・技術者と討論する。