
MITとスタンフォード大の研究により、異なる構造を持つ科学的AIモデルが物質に対して共通の内部表現を獲得し、現実に収束していることが判明した。これはAIが物理法則という普遍的な構造を学習していることを示唆し、プラトニック表現仮説を裏付けるものである。この発見は創薬や材料設計を加速させ、AIが人間の科学的探究と同様に真理へ収束する過程を反映している。
## 参考記事
〇Universally Converging Representations of Matter Across Scientific Foundation Models(2025年12月3日)
https://arxiv.org/abs/2512.03750
〇Sharing new breakthroughs and artifacts supporting molecular property prediction(2025年5月14日)
https://ai.meta.com/blog/meta-fair-science-new-open-source-releases/
〇Foundation models for materials discovery – current state and future trends(2025年3月6日)
https://www.nature.com/articles/s41524-025-01538-0
〇The Platonic Representation Hypothesis(2024年5月)
https://3dvar.com/Huh2024The.pdf
〇AIが科学を変える:新時代の研究革命が始まった(2025年7月15日)
https://note.com/kojifukuoka/n/n423a4635bbe2
〇AI数学者の時代:人間の知性と機械の融合が切り拓く未来(2025年9月20日)
https://note.com/kojifukuoka/n/nbb5504e9944f
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