大規模言語モデルに化学・実験化学を教示するための基礎要件の解明

• 研究課題/領域番号: 25K08763
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分35020:高分子材料関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 畠山 歓 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (90822461)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: マテリアルズ・インフォマティクス / 基盤モデル

研究開始時の研究の概要

本研究では、人間に近い理解力を持つ大規模言語モデルが化学分野の知識を、正確かつ効率的に習得するための基礎的条件を明らかにする。具体的には、化学知識や実験科学に関連するデータベースを新たに構築し、それらを用いてオープンな重みの大規模言語モデルの追加学習を実施する。さらに、中学・高校・大学から専門研究レベルに至る幅広い知識水準でモデルの性能評価を行い、AIが正確な化学知識を獲得・定着する過程を体系的に解明する。