金色财经によると、AXIOSウェブサイトによると、OpenAIは初めて、GPT-5が実験室環境での研究支援能力を示したことを明らかにしました。これは、人工知能が科学実験においてより中心的な役割を果たす可能性を示しています。AIは数学や物理などの分野で急速に進展していますが、生物学の分野での大きな突破は比較的遅れており、生物学は高度に現実世界の実験室作業に依存しているため、計算シミュレーションだけではありません。OpenAIは、バイオセーフティのスタートアップ企業Red Queen Bioと協力して、AIモデルの実験室でのパフォーマンスを評価するテストフレームワークを構築しました。実験室には液体、化学薬品、生物サンプルなどの「湿式」操作が含まれ、データ分析を中心とした「乾式」実験室と区別されます。実験では、GPT-5が分子クローニング実験の改善提案を行い、人間の科学者が実行した後、その結果をGPT-5にフィードバックし、GPT-5はフィードバックに基づいて反復的に最適化を行いました。実験結果は、GPT-5が標準的な分子クローニングプロセスの効率を79倍向上させたことを示しています。
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OpenAI:GPT-5は、実験室の環境で研究支援を行う能力を示しています
金色财经によると、AXIOSウェブサイトによると、OpenAIは初めて、GPT-5が実験室環境での研究支援能力を示したことを明らかにしました。これは、人工知能が科学実験においてより中心的な役割を果たす可能性を示しています。AIは数学や物理などの分野で急速に進展していますが、生物学の分野での大きな突破は比較的遅れており、生物学は高度に現実世界の実験室作業に依存しているため、計算シミュレーションだけではありません。OpenAIは、バイオセーフティのスタートアップ企業Red Queen Bioと協力して、AIモデルの実験室でのパフォーマンスを評価するテストフレームワークを構築しました。実験室には液体、化学薬品、生物サンプルなどの「湿式」操作が含まれ、データ分析を中心とした「乾式」実験室と区別されます。実験では、GPT-5が分子クローニング実験の改善提案を行い、人間の科学者が実行した後、その結果をGPT-5にフィードバックし、GPT-5はフィードバックに基づいて反復的に最適化を行いました。実験結果は、GPT-5が標準的な分子クローニングプロセスの効率を79倍向上させたことを示しています。