発明情報

背景

近年、大規模言語モデル（LLM）を活用した研究が急速に拡大し、製薬や有機化学の分野における人間と人工知能（AI）の協働の障壁は低下しています。こうした中、特定の専門性を持つ複数のAIエージェントから成る「バーチャルラボ（仮想研究室）」を人間が管理し、学際的研究に取り組む新たなアプローチも報告されています。
しかし、これらの研究の多くは、実験設計などの戦略立案に主眼が置かれており、高度な専門知識や技術、経験を要する実験プロセスは、依然として人間が担っているのが現状です。

発明概要と利点

本発明では、生成AIに各種プロンプトを与えて構築される、主催者エージェント、専門家エージェント、批判者エージェントからなる複数のAIエージェント間でチームディスカッションを行い、対象装置を動作させるバーチャルラボ（図１）を構築します。

さらに、本バーチャルラボを自律ロボットシステムと統合することで、最先端の2次元半導体（原子が2次元的に結合した薄膜半導体）の製造条件最適化評価を行ったところ、当該結果に基づく製造により、材料品質の向上が実現しました。

　

➢ 多様な分野での研究機会の提供
すでに研究が進む材料化学分野の発展に加え、これまで共同研究が難しかった多様な分野において、研究者へ最先端の研究機会を提供することが期待されます。

　

➢ 自律ロボットの統合での物性探索効率の大幅拡大

　　例として、本システムの導入により、従来の製造工程でボトルネックであった2次元半導体
　　の品質が向上し、物性探索の効率を大幅に高めることができました。