Generating is not discovering: a pre-registered physics judge for AI-proposed superconductors, calibrated on six known superconductors and one negative control

新しい超伝導体（電気抵抗ゼロで電気を流すことができる材料）の探索は、人工知能にそれらを想像させるという新しい時代に入った。何十年もの間、科学者たちは、ある材料が超伝導体になるためには、その電子が特定の 방식으로ペアを作る必要があり、かつ、実用的なワイヤーとして引き延ばせるだけの強度を持っていなければならないことを知っていた。近年、強力なコンピュータモデルが、安定しており有望であると主張する数百万もの新しい結晶構造を生成し始めている。しかし、決定的な疑問が未解決のまま残されている。すなわち、これらのコンピュータが生成したアイデアは、実際に機能するために必要な物理的特性を備えているのか、それとも単に数学的に安定した形状に過ぎず、物理法則に照らしてテストされると失敗してしまうのか、ということである。この分野には、提案された材料が本当に電子をペアリングさせ、実験台から現実世界の応用へと辿り着けるかどうかを検証するための標準的な方法が欠けていた。

サンパウロを拠点とする研究者、レイナルド・イナシオは、この疑問に答えるための厳格な検証システムを構築した。彼はこれを「物理学の審判（physics judge）」と呼んでいる。単に構造が維持されるかどうかを確認する従来の手法とは異なり、この審判は電子の複雑な振る舞いをシミュレートし、電子がペアを作り、超伝導状態を形成するかどうかを判定する。このシステムは、結晶構造を入力として受け取り、7つの厳格な段階を経て実行される。まず、材料の電子構造を計算する。次に、電子の動きを追跡するための簡略化されたモデルを構築する。次に、高温超伝導体において電子をペアリングさせる原因となることが多い磁気揺らぎに対して、材料がどのように反応するかを計算する。最後に、結晶間の境界における電子の振る舞いや材料がストレスをどのように処理するかといった要因を調べ、材料をワイヤーに加工できるかどうかを確認する。すべてのステップは事前設定されたルールに従っており、プロセス全体は透明性と再現性を備えるよう設計されており、すべての計算は誰でも結果を検証できるように記録される。

この審判が機能することを証明するために、研究者はまず、ニオブやYBa2Cu3O7と呼ばれる銅ベースの化合物を含む6つの既知の超伝導体を用いてテストを行った。計算を実行する前に、彼は審判が各材料に対して何を検出すべきかを正確に書き出し、「解答集」を作成した。システムはこれら6つの既知の材料すべてに対して正しいペアリング挙動を特定することに成功し、実在の超伝導体の物理学を認識できることを裏付けた。また、審判は負の対照（ネガティブコントロール）、すなわち、既知の超伝導体に非常によく似ているが、実際には超伝導性を持たない材料をも正しく特定した。審判がこの非超伝導体を分析した際、電子がペアを作らないことを正しく判定した。たとえその材料の構造が、機能する材料とほぼ同一であったとしてもである。これは、審判が電子間の相互作用の微妙な違いに基づいて、機能する材料としない材料を区別できるほど敏感であることを示した。

研究者は次に、この審判を用いて現在の人工知能生成器の出力を監査した。彼はAIシステムによって提案された数千の構造を調査し、それらを物理学の審判に通した。結果は明白であった。MatterGenと呼ばれるAIシステムによって生成された1,248の新しい構造を審判が分析したところ、新しく、かつワイヤーに必要な特定の電子ペアリングを行う能力を持つ候補はゼロであった。同様に、公開データベースから47,000以上の化合物類をスキャンしたところ、多くの化合物が正しい幾何学的形状を持っていたものの、超伝導体になるために必要な電子的な強さを欠いていることが判明した。研究は、現在の世代のAIツールは安定した形状を見つけることには優れているが、新しい物理学を発見しているわけではないと結論づけた。AIは本質的に、科学者がすでに知っている材料を再発見しているか、あるいは、紙の上では有望に見えるが、電子ペアリングという物理的テストに失敗する構造を提案しているのである。

論文は、新しい超伝導体の発見におけるボトルネックは、もはやアイデアを生み出す能力ではなく、それらを判断する能力にあると論じている。この物理学の審判を新しい材料に対して実行するコストは驚くほど低く、研究全体でのクラウドコンピューティング費用は200米ドル未満と推定されている。研究者は、科学界がこの審判を公開ベンチマークとして採用することを提案している。新しいAI生成材料が発見として祝福される前に、それが真にその役割を果たす物理学を備えているかどうかを確認するために、このテストを実行すべきである。このテストが適用されない限り、AIによって提案される数千の「安定した」構造は、証明されていないアイデアのままである。研究は、真の発見は、新しいアイデアの生成が、材料が機能できない場合に「ノー」と言える厳格な物理ベースのフィルターと一致したときに初めて起こると示唆している。これにより、将来の取り組みが、次世代の超伝導ワイヤーとなる真の可能性を持つ候補のみに集中できるようになるのである。