ムーンショットプログラム
目標３「2050年までに、AIとロボットの共進化により、自ら学習・行動し人と共生するロボットを実現」
福田敏男PD「人とAIロボットの創造的共進化によるサイエンス開拓」

プロジェクト・マネージャー
原田 香奈子1

研究開発プロジェクトのシナリオ（１）
全体の概要
••

2050年までに、自然科学の領域において、自ら思考・行動し、自動的に科学的原理・解法の発見を目指すAIロボットシステムを開発する。
2030年までに、特定の問題に対して自動的に科学的原理・解法の発見を目指すAIロボットを開発する。
AIロボット科学者：自動でサイエンスを探求する自律型AIロボット
HP開設しました：https://sites.google.com/g.ecc.u-tokyo.ac.jp/moonshot-ai-science-robot/2

研究開発プロジェクトのシナリオ（2）人とAIロボットの創造的共進化によるサイエンス開拓AIロボット
科学者

科学者

サイエンスとＡＩロボットは同じ型の循環により試行錯誤しながら進展する求める結果に導く仮説

全体構造を把握

戦略
獲得

理論
発見

データ内の潜在的構造の学習

仮説

設計サイエンス探求

解釈

観察

ＡＩロボット進化仮説を実証する実験方法

作用操作

未知の対象への作用，操作

現象や反応の観察

現象

操作に対する反応

3

研究開発プロジェクトにおける統合のシナリオ
2020

2023

AIロボットシステムのプロトタイプ

人による実験

動物応用

植物応用

サイエンス探求自動化のAI

圏論的AI

ロボット自律化のAI

2025

サイエンス探求AIロボット
プラットフォームの構成要素としてのAIロボットシステム
植物応用

特定のサイエンス分野への導入担当SubPM新井
SubPM

AIロボットシステム：植物応用

サイエンス探求AIロボットプラットフォーム

動物応用

サイエン探求自動化のAI
圏論的
AI

2030

ロボット自律化のAI

2050

AIロボット科学者

科学者

サイエンス探求AIロボット

特定のサイエンス分野への応用

様々なサイエンス分野への応用

AIロボットプラットフォーム

マルチスケール・マルチモーダル対応
原田
PM

AIロボットシステム：動物応用
AIロボット
科学者

複雑な操作への対応，科学者との協働
竹内
SubPM

サイエンス探求自動化AI

融合AI

大人が知識と経験から考えて実験するように
谷口
SubPM

ロボット自律化AI
子供が環境とのインタラクションから学ぶように

丸山
SubPM

圏論的AI
AI数理の圏論化

4

対象とする特定のサイエンス分野
 AIロボット技術を活用し，人だけでは困難な実験を系統的かつ効率的に行う．
 植物や動物のメカニズムを解明して，個体に応じた制御を行う．

植物応用

動物応用

遺伝子改変をおこなうことなく，過酷な環境でも農作物や植物を元気に育てる
植物の「薬」
イオン輸送体の作用の解明，農薬の代替としてのバイオスティミュラント
有無枯死

モデル植物：シロイヌナズナ

病気のメカニズムを解明して，その人にあった治療を行う「ミニ臓器」オルガノイドによるIn toto Biology
人間では解析不可能であった正常・異常生体反応を解析，In vitroでは困難であった生体内での反応追跡

耐性

植物の「栄養」
1細胞遺伝子アトラス，好適培地による植物再生力
100 μm

血栓性微小血管障害症の病態メカニズム解明

直接動物と接触しない実験環境の構築

細胞
10 μm

5

対象とする特定のサイエンス分野における実験 バイオスティミュラント

A
1日

K+
KAT1比電流アフリカツメガエル
卵母細胞（1 mm）

遺伝子導入
K+チャネル発現

候補化合物

電気生理評価解析，候補絞り込み

気孔開度

In vivo評価
ステップへ 植物再生力
再生する
100 μm細胞
10 μm©bmsci.com

培地改変根の部分のみ1万通り以上再生好適培地の候補

1細胞RNA-seq

染色，細胞の回収（まつ毛を使って回収）

 In toto Biology

Pre-print server

最先端情報の収集

ヒトの組織からオルガノイド作成

クラニアル
ウィンドウ作成

移植

定期的観察（実体顕微鏡）

最終観察

サンプル
採取

解析

6

実験における共通の課題（１）科学者の身体能力と情報処理能力の限界によって困難であること
 モダリティや実験フェーズが異なる膨大なデータの総合的な解析やパラメータの最適化

 24時間365日実験，危険な環境での実験，タイミング調整

Factory automationやLab automation的課題
既存技術の発展と実装による課題解決 知識を活用した膨大な実験候補の効率的な絞り込み 微細かつ脆弱な対象物に対する熟練の操作（コツ・タイミング），質と再現性の高い実験

AI・ロボット・実験内容を改変することで解決が狙える課題

 操作対象と解析対象の対応付け（２）（１）が解決できたとして，現状のAI技術やロボット技術では困難であること
 対象物の微妙な違いや変化に対してロバストに対応する
 与えられたデータや指示された操作以外の可能性を自ら模索する 特定の課題の解決方法を数理的に整理して，他の分野の課題の解決につなげる7

プロジェクトで必要とされる数理・AI

知識（文献・これまでの実験）

実験条件の組み合わせ

コツ・タイミングの操作タスク戦略

ロボット自律化のAI

サイエンス探求自動化のAI
実験結果の解釈，潜在構造発見

実行に適した形へのトランスフォーム

実験，様々な結果の解析

コツ・タイミングの潜在構造発見

実験，コツ・タイミングの収集・解析

圏論的AI
特定の課題のためのAI
数理的に整理された汎用的なAI

8

研究開発プロジェクト全体構成
理論
1.融合AI理論
1-1:高度サイエンス探求
サイエンスする知能の数理理論
名古屋大学 谷村省吾

実装
同時並行で実施
2.次世代AIロボット
2-1: 能動的データ探索AI
潜在構造発見の能動的探索ＡＩ
名古屋工業大学 竹内一郎2-2: 観察と解釈のAI
1-2:融合AI数理モデル
次世代融合AIロボティクスとサイエンスの圏論的基礎論
オーストラリア国立大学
丸山善宏

1-3:計算機実装のための融合AIモデル
検討中

1-4: AIロボットのための融合AIモデル
潜在構造発見の自律ロボットに向けた融合AI
立命館大学 谷口忠大

事前知識に基づく観察・解釈AI
名古屋大学 森健策

応用
3. サイエンス探求
3-1:サイエンス探求-植物有無枯死

耐性Lab-on-Oocytesによるバイオスティミュラント開発
東北大学 魚住信之

2-3: ロボットタスク戦略
融合AIによるマニピュレーション
タスク戦略の獲得
東京大学 岡田慧

2-4: 難環境AIロボットツール
サイエンス探求マイクロロボットツール
東京大学
新井史人

植物１細胞遺伝子発現アトラスの構築
名古屋大学 佐藤良勝

3-2: サイエンス探求-動物-

2-5: 難環境AIロボットシステム
サイエンス探求AIロボットシステム
東京大学
原田香奈子

In toto bio-simulator
東京医科歯科大学
武部貴則

9

研究開発プロジェクトにおける統合のシナリオ
2020

2023

AIロボットシステムのプロトタイプ

人による実験

動物応用

植物応用サイエンス探求自動化のAI

圏論的AI

ロボット自律化のAI

2025

サイエンス探求AIロボット
プラットフォームの構成要素としてのAIロボットシステム
植物応用

特定のサイエンス分野への導入担当SubPM新井
SubPM

AIロボットシステム：植物応用

サイエンス探求AIロボットプラットフォーム

動物応用

サイエン探求自動化のAI
圏論的AI

2030

ロボット自律化のAI

2050

AIロボット科学者

科学者

サイエンス探求AIロボット

特定のサイエンス分野への応用

様々なサイエンス分野への応用

AIロボットプラットフォーム

マルチスケール・マルチモーダル対応
原田PM

AIロボットシステム：動物応用
AIロボット
科学者

複雑な操作への対応，科学者との協働
竹内
SubPM

サイエンス探求自動化AI

融合AI

大人が知識と経験から考えて実験するように
谷口
SubPM

ロボット自律化AI
子供が環境とのインタラクションから学ぶように

丸山
SubPM

圏論的AI
AI数理の圏論化10謝辞

本研究は、JST【ムーンショット型研究開発事業】グラント番号【 JPMJMS2033】の支援を受けたものです11