1. 研究の概要と背景

Duke大学の研究チームは、複雑で混沌としたシステムの中から、人間には発見困難な簡潔な数学的法則を自動的に抽出するAIフレームワークを開発した。本研究は2025年12月17日にNature系列の学術誌『npj Complexity』にオンライン掲載された。

研究を主導したのはDuke大学機械工学・材料科学科のBoyuan Chen助教授である。Chen氏はGeneral Robotics Labのディレクターを務めており、ロボティクスとAIの融合研究を専門としている。共著者にはSamuel A. Moore氏とBrian P. Mann氏が名を連ねている。

科学の歴史において、複雑な現象を簡潔な法則で表現することは常に重要な課題であった。例えば、砲弾の軌道は発射速度、角度、空気抵抗、風向きなど多くの要因に依存するが、物理学者はこれを放物線運動という簡潔なモデルで記述することに成功した。しかし、変数が数百から数千に及ぶ現代の複雑系では、人間の直感だけでは本質的な法則を見出すことが困難になっている。

2. 技術的特徴と革新性

本研究の核心は「低次元線形埋め込みによる実験的力学の自動グローバル解析」（Automated global analysis of experimental dynamics through low-dimensional linear embeddings）と呼ばれる手法にある。この手法は、高次元の非線形システムを低次元の線形空間に変換することで、人間が理解可能な形式でシステムの本質を抽出する。

従来のアプローチでは、研究者が仮説を立て、その仮説に基づいてモデルを構築し、データと照合するという手順を踏んでいた。これに対し、本フレームワークは生データから直接パターンを学習し、システムの挙動を記述する簡潔な方程式を自動生成する。

Chen氏は「科学的発見は常に複雑なプロセスの簡略化された表現を見つけることに依存してきた。私たちはますます複雑なシステムを理解するために必要な生データを持っているが、その情報を科学者が頼りにする簡略化されたルールに変換するツールが不足していた。このギャップを埋めることが不可欠である」と述べている。

特筆すべきは、このフレームワークが「ブラックボックス」ではなく、人間が読み取り可能な形式で法則を出力する点である。多くの機械学習モデルが予測精度を優先して解釈可能性を犠牲にする中、本研究は科学的理解を促進することを主眼に置いている。

3. 応用分野と今後の展望

本フレームワークは、時間とともに進化するシステムを研究するあらゆる分野に応用可能である。研究チームは以下の領域での活用を想定している。

従来、これらの分野では専門家が長年の経験と直感に基づいてモデルを構築してきた。しかし、センサー技術の発達により取得可能なデータ量が爆発的に増加する中、人間の処理能力では対応しきれないケースが増えている。本フレームワークは、そのボトルネックを解消する可能性を秘めている。

また、本研究は「物理AI」（Physical AI）と呼ばれる新興分野の発展にも貢献すると考えられる。物理AIとは、物理世界の法則をAIに組み込んだり、AIを用いて物理法則を発見したりするアプローチを指す。日本政府が2025年12月に閣議決定したAI基本計画でも、ロボティクスと融合した「フィジカルAI」が重点分野として挙げられており、本研究との親和性は高い。

ただし、本フレームワークにも限界がある。出力された法則が物理的に意味のあるものかどうかは、依然として専門家の判断が必要である。AIが発見した「法則」が単なる統計的相関に過ぎない可能性も排除できない。研究チームは今後、より多様なデータセットでの検証と、物理的制約を組み込んだ改良版の開発を計画している。