[イーデイリーPark Jung-Soo 記者] フィジカルAI専門企業 #シンプラットフォームが、物理・数学の法則に基づき、現象の原因まで把握する次世代AI技術の開発に乗り出します。
シンプラットフォームは25日、科学技術情報通信部の「次世代人工知能（AI）＋科学技術（S&T）基盤技術開発事業」に共同研究開発機関として参加し、研究開発に着手すると明らかにしました。
今回の事業は、既存のデータに基づくAIの限界を超え、物理・数学の原理をAIモデルの設計や学習過程に組み込む科学AI技術を確保するために推進されます。科学技術情報通信部は、2026年から2031年にかけて、信頼性の高い解析・予測技術と次世代AI構造の開発を支援する予定です。
計4つの課題のうち、シンプラットフォームは韓国科学技術院（KAIST）、アジュ大学と共に「数学・物理に基づくCausal AI解析・予測モデル」を開発します。
従来のAIが学習データに基づいて結果を予測することに重点を置いていたのに対し、今回の研究では、環境や条件が変わっても、現象を引き起こした原因とそれを支配する物理法則をAIが把握できるようにすることが核心です。
シンプラットフォームは、開発されたAI技術が実際の産業現場でも機能するかどうかを検証する役割を担います。独自の「Thing Driver」と「NUBISON Datalake」を活用し、設備・センサー・工程ログなどの産業データを収集し、AIの学習や評価に活用できるよう、精製・標準化する計画です。
多様な運転条件や環境変化においても、AIの予測精度と信頼性を確認できるベンチマークや産業実証検証体系も構築します。
今回の技術は、AIの学習過程に物理・数学の法則を併せて反映させるという点で、従来のデータベースのAIとは異なります。研究チームは、これを通じて、比較的少ないデータでも軽量かつ高速でありながら、既存のモデルと同等の精度を確保できるモデルの開発を目指しています。
産業データを物理法則に基づいて解釈することで、説明可能性や再現性、整合性なども高められるものと期待しています。
研究チームは最終的に、データとAIモデル、評価コード、プロトコルを連携させた統合「Causal AI研究・実証プラットフォーム」を構築する計画です。
今後は、半導体・製造プロセスをはじめ、生体信号や環境・気候などへ適用範囲を拡大します。これにより、反復的なシミュレーションや検証にかかる時間とコストを削減し、条件の変化にも信頼できるAIベースの解析・予測技術の産業への適用を早めることを目標としています。