科学研究の分野では、「時間のかかる文献検索、ツールの細分化、実験データのループを閉じる難しさ」が常に研究者の悩みの種となっている。量子コンピュータの研究者は、イオントラッピングや超伝導アーキテクチャーに関する最新の文献に目を通すのに何日も費やす必要があり、医薬品開発チームは複数の分子動力学ツールを何度も切り替えなければならない。また、分子動力学ツールや、太陽系外惑星のデータを分析する際に天文学者が観測機器とシミュレーション結果を迅速に関連付けることは困難である。SJTUとSZTechが共同で立ち上げたSciMasterは、「マルチモーダル検索-インテリジェントツール呼び出し-クローズドループ実験エコシステム-綿密な研究開発」を通して、「普遍的な科学研究エージェント」と位置づけられている。マルチモーダル検索-インテリジェントツール呼び出し-実験生態クローズドループ-綿密なレポート作成」の全プロセスを通じて、SciMasterは通常数週間かかる科学研究の準備を分単位まで圧縮し、量子計算、薬物研究開発、天文学などの分野に「効率的、正確、相互運用可能」な科学研究を提供する。量子コンピュータ、創薬、天文学など多くの分野で「効率的、正確、相互運用可能」な科学研究支援を提供し、科学研究作業の効率を再定義します。
SciMasterの最も革命的な価値は、伝統的な科学研究に内在する「ツールの散在とプロセスの断片化」というパターンを打破し、3つの核となる優位性によって科学研究作業を「マンパワー集約型」から「
AI協調型」へと転換させることにある。MiMasterの最も革命的な価値は、伝統的な科学研究の「分散したツールと断片的なプロセス」という固有の様式を打破することである。
SciMasterは「WebSearch+WebParse+PaperSearch」のマルチモーダル検索システムを構築し、「インターネット情報+学術文献+特許データ」をカバーすることで、「情報が探しにくい、網羅的、不正確」という問題を解決します。SciMasterは、”WebSearch+WebParse+PaperSearch “のマルチモーダル検索システムにより、”インターネット情報＋学術文献＋特許データ “を網羅する全体的な情報ネットワークを構築し、”情報を探すのが難しい、不完全、不正確 “という問題を解決します。例えば、二次元材料MXeneの電子デバイスへの応用を研究する場合、PaperSearchは1億7000万件の学術文献の中から、過去5年間の引用度の高い論文を正確に探し出し、WebSearchは業界の最先端情報（例えば、ある企業のMXeneデバイス研究開発の最新の進捗状況）を把握し、WebParseはウェブページと特許データを自動的に解析して、最も関連性の高い情報を探し出すことができます。WebParseは、ウェブページや文献から主要なデータ（例：MXeneの導電率、調製パラメータ）を自動的に解析し、「現在の研究状況-技術的ボトルネック-将来の方向性」のカテゴリーに分類します。さらに、検索プロセスはリアルタイムで表示され、研究者はいつでも一時停止して中間結果を見ることができます。 ある種の文献が不足していることが判明した場合、手動でキーワード（例えば「MXene フレキシブル電子デバイス 安定性」）を追加すると、システムは直ちに検索戦略を調整し、情報の網羅性を確保します。この検索機能により、研究者はZhi.com、Web of Science、Google Scholarなどの複数のプラットフォームを切り替えることなく、10分以内に特定分野のコア情報を得ることができ、情報収集の時間を大幅に節約できる。
従来の研究準備では、「文献レビューを書く」のに何週間もかかることが多く、「リストアップするだけで分析しない」という苦境に陥りがちですが、SciMasterは検索された情報をもとに「専門家レベル」の研究レポートを作成することができます。SciMasterは、検索された情報を基に、データを統合するだけでなく、核となる洞察に磨きをかけ、「専門家レベル」の調査レポートを作成することができます。例えば、「薬剤スクリーニングにおける分子動力学の典型的なプロセス」を入力すると、システムはまず「ターゲットタンパク質の選択-低分子ライブラリーの構築-分子ドッキング-動力学シミュレーション-結果解析」の5つのサブタスクに分解し、文献とデータに基づいて、以下のようなレポートを作成します。文献とデータに基づいて、システムは「各ステップの主要ツール（分子ドッキングのAutoDock Vinaなど）、一般的な問題（タンパク質構造予測バイアスの解決策など）、最新の最適化手法（AI加速シミュレーションアルゴリズムなど）」を含む詳細なレポートを生成し、すべての参考文献とコアグラフへのリンク（例「異なるシミュレーション時間における薬物-標的結合エネルギー曲線」）。レポートはPDFまたはWord形式でエクスポートでき、研究論文の文献レビューとして使用できます。PDFまたはWord形式でエクスポートできるので、研究論文の文献レビューやプロジェクト申請の背景資料として直接使用できます。ある医薬品の研究開発チームがSciMasterを使用した後、文献レビューの執筆期間が2週間から1日に短縮され、レポートの引用の正確さと分析の深さが同業者から認められました。
従来の科学研究では、”データ解析 “と “実験操作 “が分離した状態にあることが多い。AIによって生成されたシミュレーション結果は、手作業で実験装置にインポートする必要があり、実験データは解析ツールに再アップロードする必要があるが、これは面倒でミスの起こりやすいプロセスである。SciMasterはUni-LabのMCPサービスと連携し、「ソフトウェア解析-ハードウェア実験-データフィードバック」のシームレスな閉ループを実現し、「研究者＋AI＋装置＋データ」の完全な研究エコシステムを構築する。研究者＋AI＋機器＋データ」を含む完全な研究エコシステムを構築する。例えば、量子コンピューティング研究において、研究者がSciMasterを通じて「イオン井量子ビット安定性最適化スキーム」を生成した後、システムは研究室内の量子測定・制御装置を直接呼び出し、最適化実験を自動的に実行することができる。実験終了後、装置データはリアルタイムでSciMasterに伝送され、AIはさらに実験結果とシミュレーションデータの偏差を分析する。実験終了後、装置データはリアルタイムでSciMasterに送り返され、AIはさらに実験結果とシミュレーションデータの偏差を分析し、「最適化スキームの反復提案」を生成する。この「ウェット＆ドライ・クローズドループ」機能により、量子コンピューティングや材料科学など実験検証に依存する分野では、「シミュレーションと実験の断絶」という問題を回避し、科学研究成果の転換を加速することができる。現在、SciMasterは多くの大学の研究室で質量分析計、量子計測制御システム、分子シミュレーションワークステーションとドッキングし、「理論シミュレーション」から「実験検証」までの全プロセスの自動化をサポートしている。
SciMasterは “科学研究の全プロセス “を中心に設計されており、各モジュールは研究者の実際のニーズに正確にマッチし、”AIの自律的実行 “をサポートし、”リアルタイムでの人間の介入 “を可能にします。SciMasterは「AIの自律的実行」と「リアルタイムでの人間の介入」の両方をサポートし、効率性と柔軟性のバランスを取っています。
SciMasterは量子計算シミュレーション、分子動力学、天文データ処理などの特殊ツールを統合し、「能動的呼び出し」と「自動呼び出し」の2つのモードを提供することで、様々な科学研究シナリオのニーズに対応します。例えば、「太陽系外惑星の検出技術ルート」を研究する場合、「天文データ可視化ツール」（異なる検出技術によって発見された惑星数の比較表を作成）や「文献計測分析ツール」（各技術の技術ルートを分析）を自動的に起動します。「また、より精度の高いシミュレーションが必要な場合は、「ある恒星のスペクトルデータを解析するために、系外惑星の動径速度シミュレーションツールを使用する」というコマンドを入力すると、システムが即座に対応するツールを呼び出し、シミュレーション結果（惑星質量、軌道周期予測など）を出力する。周期予測）を出力する。また、ツールライブラリは「動的更新」にも対応しており、ディープセンスは研究分野の新たな進展に応じて定期的に新しいツール（例えば、2025年に追加予定の「AI支援量子ビット誤り訂正ツール」など）を追加し、最先端研究のニーズに対応する。
通常のAIツールの “ブラックボックス出力 “とは異なり、SciMasterは “思考連鎖編集 “機能を通じて、研究者が “AIの思考過程に介入 “し、科学研究の方向性が期待通りであることを確認することを可能にする。研究の方向性が期待通りになる例えば、「量子コンピューティング・アーキテクチャ開発のボトルネック」と入力すると、「イオントラップ・アーキテクチャのボトルネック-超伝導アーキテクチャのボトルネック-他アーキテクチャとの比較-解決策の展望」という4つのサブタスクに自動的に分解する。もし、研究者が「他のアーキテクチャとの比較」は優先順位が低いと考えた場合、「一時停止」をクリックして思考連鎖編集インターフェースに入り、サブタスクを削除して「超伝導アーキテクチャのボトルネック」の優先順位を上げることができる。キーワード（例えば「量子デコヒーレンス・ソリューション」）がシステムにない場合は、検索タスクに手動で追加することができ、システムは即座に実行順序を調整する。この「介入可能な」機能により、AIはもはや「一方通行の出力ツール」ではなく、「伝達可能で調整可能な」科学研究のパートナーとなり、AIの理解バイアスによる方向性のずれを回避することができる。この「介入可能」な機能によって、AIは「一方通行の出力ツール」ではなく、「伝達可能で調整可能」な研究パートナーとなり、AIの理解の偏りによって引き起こされる方向性の逸脱を避けることができる。
科学研究においては複雑なデータ（例：分子動力学シミュレーションの軌跡データ、量子計算のエラー率変化など）を扱うことが多いが、SciMasterは図表やデータの可視化を通じて、抽象的なデータを直感的な内容に変換する。例えば、「MXene材料の導電率と温度との関係」を分析する場合、システムは自動的に折れ線グラフを生成し、重要な変曲点（例えば、「温度が300Kを超えると導電率が20％低下する」）をマークします。また、「知能の協調学習メカニズム」を研究する場合、SciMasterは自動的に折れ線グラフを生成し、重要な変曲点をマークします。知的体の協調学習メカニズム」を研究する際には、ヒートマップを用いて、異なる進化的アルゴリズムの下での知的体の協調効率の違いを示す。これらの可視化チャートはレポートに埋め込まれるだけでなく、手動での調整（軸の範囲の変更やチャートの種類の変更など）にも対応しており、研究者が論文やレポートで直接使用するのに便利です。ある天文学チームがSciMasterを使用した後、太陽系外惑星検出データの解析効率は60%改善され、「あるタイプの星の惑星軌道分布パターン」が視覚的なチャートを通して素早く発見され、その後の研究の重要な手がかりとなった。
SciMasterのプロフェッショナルな能力は、SJTUの科学研究リソースの蓄積とSZTechのAI技術力から生まれたものであり、2つの組織の共同研究開発により、多分野の科学研究シナリオにおけるSciMasterのプロフェッショナリズムと信頼性が保証されている。
中国のトップ大学として、SJTUは量子コンピューティング、材料科学、創薬などの深い科学研究の蓄積を持っており、SciMasterの機能設計はこれらの分野の実際のニーズを深く統合している。例えば、”量子コンピューティングのボトルネック研究 “モジュールでは、SJTUの量子情報研究所の最新の研究成果（例えば、ある種のイオントラップ量子ビットのデコヒーレンス抑制法）を統合し、レポートの技術的分析と解決策が学術的に厳密であることを保証しています。”二次元材料研究 “モジュールでは、SJTUの材料科学を参照しています。また、「2次元材料研究」モジュールでは、SJTUの材料科学に言及し、シミュレーション結果をより実験的現実に近づけるために、SJTU材料学部のMXene調製プロセスデータを参照している。このような「産・学・研の融合」を背景に、SciMasterによって生成されるレポートやツールは、AIの効率性だけでなく、学術機関としての権威も備えており、「AIが生成したコンテンツが実際の科学研究から切り離される」という問題を回避している。
DeepSenseの科学AI分野における技術蓄積は、SciMasterの「マルチモーダル検索」、「ツール連携」、「クローズドループ実験」を中核的に支えている。SciMasterのコアサポート。独自に開発したAIモデルは「長文理解＋領域横断推論」の能力を持ち、「量子コンピューティングアーキテクチャのボトルネック分析」のような複雑な科学研究問題を正確に解体することができる。ツール呼び出しのレベルでは、「インテリジェントなスケジューリングアルゴリズム」によって、複数のツール（文献検索など）を使用して問題を解決できるようにする。ツールの呼び出しレベルでは、「インテリジェントスケジューリングアルゴリズム」により、複数のツール（文献検索ツール、シミュレーションツール、可視化ツールなど）が競合することなく連携して動作することを保証し、タスク実行の効率を向上させる。実験装置をドッキングする場合、MCPサービスに基づく標準化されたインターフェースにより、「AIコマンド-装置操作-データフィードバック」の低遅延伝送を実現し、実験エコシステムの安定性を確保する。これにより、実験エコシステムの安定性が確保される。これらの技術的能力により、SciMasterは、学際的で非常に複雑な科学研究タスクに対処する際、高い効率性と精度を維持することができる。
フルプロセス機能＋マルチドメイン適応」により、SciMasterは量子コンピュータ、創薬開発、天文学、材料科学など多くの分野に応用され、研究者に的を絞ったソリューションを提供しています。
量子コンピュータ研究では、「アーキテクチャの選択」と「エラーの抑制」が中心的な問題である。SciMasterは、研究者が「イオントラップ、超伝導、光量子」といった主流アーキテクチャのボトルネック（例：超伝導量子ビットの短いデコヒーレンス時間、イオントラップの不十分なスケーラビリティ）を素早く整理し、最新の文献に基づいた「エラー抑制方式の比較」（例：表面コードエラー訂正 vs 量子エラー訂正コード）を生成するのに役立ちます。実験的検証が必要な場合、システムは量子計測制御装置を呼び出し、異なるスキームのエラー訂正効果をシミュレートすることもでき、研究者が最適な技術ルートを選択するためのデータサポートを提供します。SciMasterを使用した後、ある量子コンピューティング研究所はアーキテクチャの研究期間を1ヶ月から1週間に短縮し、システムが提供するソリューションに基づいて量子ビットのコヒーレンス時間を15％改善することに成功した。
創薬スクリーニングにおいて、分子動力学シミュレーションは薬物とターゲットの相互作用を理解する鍵であるが、従来のシミュレーションでは数日から数週間かかることが多い。SciMasterの統合された分子動力学ツールとAI加速アルゴリズムを組み合わせることで、シミュレーションのサイクルタイムを数時間に短縮することができる。例えば、”screen small molecules against a tumour target “と入力すると、システムはまずPaperSearchを通してターゲットの既知の阻害剤構造を取得し、次に分子ドッキングツールを呼び出して低分子ライブラリーをスクリーニングし、最後に分子動力学シミュレーションを使って “drug-target complex stability “を解析し、”drug-target interaction “と “drug-target interaction “を含む分子動力学シミュレーションを生成する。”最後に、分子動力学シミュレーションによって薬物-標的複合体の安定性を分析し、”結合エネルギー、水素結合の数、構造変化 “を含む詳細なレポートを生成する。ある製薬会社がSciMasterを使用した後、薬剤候補のスクリーニングの効率が3倍向上し、新薬開発のプロセスが大幅に加速された。
天文学者が太陽系外惑星を研究する場合、膨大な観測データ（例えばスペクトルデータ、遷移曲線）を扱い、異なる検出技術（半径速度法、遷移法、微小重力レンズ法）の結果を相関させる必要がある。 SciMasterはこれらのデータを自動的に分析し、「各技術ルートによって発見された惑星の数、質量分布、軌道特性」を生成することができる。SciMasterは、これらのデータを自動的に解析し、「各技術的ルートで発見された惑星の数、質量分布、軌道特性」の統計グラフを作成したり、文献に基づいて特定の種類の星の周りに惑星が発見される確率を予測したりすることができます。例えば、「M型恒星の系外惑星検出結果を分析する」と入力すると、関連する観測論文を素早く探し出し、重要なデータ（発見された惑星の軌道周期やハビタブルゾーンの位置など）を抽出して視覚的なレポートを作成し、研究者がこの分野の研究の現状を素早く把握するのに役立ちます。
二次元材料（例：MXene、グラフェン）の研究において、SciMasterは「文献調査」から「実験検証」までをフルプロセスでサポートします。例えば、フレキシブル電子デバイスへのMXeneの応用を研究する場合、システムはまず最新の文献を検索してMXeneの調製プロセスと性能パラメータを要約し、次に材料シミュレーションツールを呼び出してMXeneデバイスの導電安定性を予測し、最後に研究室の薄膜調製装置に接続して実験計画を生成・実行し、さらに実験の検証を行うためにAIにデータを送り返す。データが戻ってきた後、AIはシミュレーション・モデルをさらに最適化する。この “理論-シミュレーション-実験 “のクローズド・ループ・アプローチにより、材料研究の反復スピードが飛躍的に向上する。 SciMasterを使用することで、ある大学の材料チームは、半年かかるはずのMXeneデバイスの安定性研究をわずか2ヶ月で完了させた。
SciMasterの出現は、科学研究ツールの革新であるだけでなく、「AI＋科学研究」統合の新たな探求でもある。SJTUの科学研究リソースと深セン科技のAI技術を通じて、複雑な科学研究プロセスを「自動化、介入可能、共同化」ステップに分解し、研究者が退屈な文献、介入、共同化から「新モデル」に移行することを可能にする。”SJTUの研究資源と深セン科技のAI技術を通じて、複雑な科学研究プロセスを自動化、介入、共同作業が可能なステップに分解し、研究者が面倒な文献検索やツールの呼び出しから解放され、「革新的な問題を提案し、実験的解決策を設計し、中核となる結果を洗練させる」という中核業務に集中できるようにする。
将来、SciMasterはさらに応用分野を拡大し（核融合研究、脳科学データ解析など）、より多くの大学や研究機関との協力を深め、より多くの実験設備や特別なツールにアクセスし、より完全な研究エコシステムを構築することが期待されている。研究者にとっては、SciMasterは効率を向上させる “アシスタント “であるだけでなく、科学研究とイノベーションを促進する “パートナー “でもある。産業界にとっては、”産・学・研による科学研究AIの共同研究開発 “という新しいモデルを生み出した。「新しいモデルは、科学AI分野の発展に再現可能な経験を提供する。科学研究の競争がますます熾烈になっている今、SciMasterは「高効率、高精度、専門性」の能力で、より多くの研究者が効率のボトルネックを突破し、科学研究成果のアウトプットと変換を加速するのを支援し、科学技術の進歩に新たな運動エネルギーを注入している。
