2026年04月02日
## 要約：
人工知能が分子科学や材料科学に革命をもたらす一方で、計算資源とデータ需要の増加が持続可能性の課題を生じている。本稿では、量子力学データ生成から研究ワークフローまで、AI駆動型探索パイプラインにおける資源配分を考察し、効率化のための様々な戦略（汎用MLモデル、多忠実度アプローチ、モデル蒸留、アクティブラーニングなど）を提示する。現実的な応用のためには、合成可能性や多目的設計も考慮する必要がある。
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## 翻訳：
arXiv:2604.00069v1 Announce Type: new
Abstract: 人工知能は分子および材料科学を変革していますが、その計算およびデータ需要の増加は、深刻な持続可能性の課題を引き起こしています。本Perspectiveでは、ドレズデンで開催された``SusMLワークショップ: 機械学習による化学空間の持続可能な探索に向けて''での議論に基づいて、量子力学(QM)データ生成とモデル訓練から、自動化された、自律的な研究ワークフローまで、AI駆動型発見パイプラインにおける資源に関する考察を行います。この文脈において、大規模な量子データセットの可用性は、厳格なベンチマークと迅速な方法論的進歩を可能にしましたが、同時にかなりのエネルギーおよびインフラコストも発生しています。一般用途の機械学習(ML)モデル、多忠実度アプローチ、モデル蒸留、アクティブラーニングなど、効率を向上させるための新興戦略を強調します。さらに、高速ML代替案を広範に適用し、高精度QM法を限定的に使用する階層型ワークフローに物理ベースの制約を取り入れることで、信頼性を損なうことなく資源の利用をさらに最適化できます。理想化された計算予測と現実世界の条件の間のギャップを埋め、合成可能性と多目的設計基準を考慮することが同等に重要であり、これは実質的な影響には不可欠です。最後に、持続可能な進歩は、オープンデータとモデル、再利用可能なワークフロー、および科学的価値を計算単位あたりで最大化するドメイン固有のAIシステムに依存すると主張します。これにより、技術的な材料および治療薬の効率的で責任ある発見が可能になります。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2604.00069)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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