SandboxAQのCEOであるJack Hidary氏が、「量子物理学の技術と深層学習の力を組み合わせたAIシミュレーション」についてForbesに寄稿しました。具体的なユースケースにも触れているので概略を紹介します。
VLM（視覚学習モデル） は、病気の治療薬の開発、医療の加速などはまだ非力であり、別のAIツール・セットが必要です。他にも、再生可能エネルギーと貯蔵への移行、自動車と航空宇宙用の新素材の開発、より安全で効率的な水のろ過の開発など課題は多くあります。
そこで、「量子物理学の技術と深層学習の力を組み合わせたAIシミュレーション」とは？と続きます。以下は紹介されているユースケースと、AIシミュレーションの役割です。
バイオ医薬品の開発について
・マッキンゼーによると、「新薬の候補者指名から発売までの平均期間は約12年かかる」
・デロイトのレポートでは「新薬の開発にかかる平均コストは、2022 年には 2 億 9,800 万ドル増加して 23 億ドルになった」
・コスト効率が高くタイムリーな医薬品開発が必要
他に解決しなければならない大きな課題
・EV に電力を供給するための新しい電池化学の導入
・再生可能エネルギーの大規模な貯蔵
・水の濾過など生活分野から化学物質（PFAS）を永久に除去する方法
これらのより大きな問題を解決するには、単なるテキストや画像ベースのAIを超えなければなりません。現在の人工知能モデルは、大量のデータでトレーニングされた場合にうまく機能するようになっています。しかし、物理世界ではデータがあまりないのが通常です。
そこで必要となるのが、「量子物理学の技術と深層学習の力を組み合わせたAIシミュレーション」です。
このAIシミュレーションは、現実世界の物理学と力学に基づいて、高品質のデータを生成できる新しい形式のAIになります。 ディープ・ラーニングAI がこのデータに適用されることによって、大規模な課題解決に結びついていきます。
その他のユースケースや、現実世界でのテストについてなど詳細が語られています。追加情報はForbesの記事へのリンクを参照してください。