知人が発表した論文がScientific Reportsに掲載されたので、是非読んでください❕ URLのシェアもしていただけると嬉しいです🙇✨ レーザーと“毛穴サイズのノズル”で、宇宙レベルのプロトン砲を作ったらしくて、まじでアニメの設定過ぎる...！！🪐🛸 ▷

【受付開始】From World Models to Real-World AI — 日本から拓くAIの新時代 Chief Scientific Advisorとして当社に参画したJürgen Schmidhuber博士を迎えるシンポジウムを、10月26日（月）に東京・一橋講堂で開催します。本日より一般申し込みを開始しました。Schmidhuber博士による基調講演とQ&A、 CEO David Haとの対談、Sakana AI研究者によるショート講演を予定しています。 日時：2026年10月26日（月）15:00〜18:00 会場：一橋講堂（東京・千代田区） 言語：英語（通訳なし） 参加費：無料（事前登録制） ※ 席に限りがありますので、お早めにお申し込みください。 お申し込みはこちら： 🐟

🧬 「抗がん活性があって毒性の低いペプチドを作って」という自然言語の指示だけで、分子生成モデルを目標に導けるようになりました。 タイトル: LLM-to-Flow Distillation: Teaching Natural Language Goals to Scientific Generators URL: 分子やペプチドを生成するFlow/Diffusionモデルは優秀ですが、自然言語の目標に合わせて調整するには通常、明示的な報酬関数（プロキシ指標）が必要でした。この論文のLFDはLLMを教師、生成モデルを学生とすることでこの壁を取り払います。注目ポイントは3つです。 🎯 プロキシ報酬なしで目標に整合 LLMが生成サンプルを見ながら「今の実力で届く部分目標」を段階的に設定し、DPOで生成モデルを少しずつ目標領域へ導きます。 📊 絶対評価は不正確でも相対判定は信頼できる LLMに1〜100点をつけさせると真値から大きくズレますが、どちらが優れているかのペア判定は一貫して信頼できることを実証し、スケーラブルなバッチ分類方式を採用しています。 🏆 既存手法を一貫して上回る実験結果 細胞貫通ペプチドでpLM4CPPsスコア69.06%（DiffusionNFTの57.04%超え）、抗がんペプチドで53.54%（Guidanceの35.94%超え）、ドパミンD2受容体ドッキングでもVinaスコア-8.48で全手法中最良を記録しました。 プロキシ報酬を用意できない実験科学の現場でこそ効くアプローチだと感じます。 #LLM# #AI創薬#

🔬 最上位のAIエージェントでも、科学計算コードの修復タスクは約1/3が1時間以内に解けないという結果が出ました。 タイトル: ScienceIDE: Turning World's Scientific Codebase into Agent Learnable Environments URL: 🧩 概要 AItonomy・Qwen・PhAI-Labsが、天体物理・海洋モデリングなど27の科学コードベースを、AIエージェントが学習できる実行可能な環境へ変換するインフラ「ScienceIDE」を構築しました。64環境・2,812タスクを整備しています。 ⚙️ 解決する課題 科学コードには数十年分の専門知識が詰まっていますが、断片化したツールチェーンや文書化されていない数値慣習のせいで、信頼できる学習経験に変換するのが困難でした。 🛠 方法論と提案手法 数値許容誤差や保存量を比較する「科学的チェック」でタスクの正当性を検証し、修復・実装など7分類のタスクを生成。強化学習では予算切り捨てへの不当なペナルティを防ぐ「切り捨てマスキング」という工夫も導入しています。 📊 実験結果 1時間予算でのエージェント比較ではFable 5.1が67.1%で最高、Astraが63.1%。ScienceIDEの経験で学習したPhAI-IDEモデルは科学コード修復タスクで最大+33.33ポイント、強化学習ではLAPSタスクの報酬が2.4倍に向上しました。 #AIエージェント# #AI4Science#

🧪 ラボが「自分自身を組み立てる」時代が来るかもしれません。 タイトル: Self-Building Labs URL: 高レベルな科学目標を与えるだけで、レイアウト、デジタルツイン、ロボットスキル、実験ワークフローまで自ら構築する「自己構築型ラボ(SBL)」の提案です。注目ポイントは3つです。 🏗️ 注目ポイント1: 3エージェントによる自動化の自動化 Scientificエージェントが実験計画を立て、Twinエージェントがデジタルツインとスキルを開発し、Safetyエージェントが危険シナリオから実行時ガードレールを生成します。空の部屋から既存の自動運転ラボまで、どこからでも始められます。 🤖 注目ポイント2: シミュレーション→実機→スクリプト蒸留 まずシミュレーションで動作を探索し、実機では視覚・深度・力覚でミリ単位に調整します。再現できた手順は決定的なPythonスクリプトに蒸留し、想定外のときだけエージェント推論に戻る設計です。 ⚗️ 注目ポイント3: 実機でCdS量子ドット合成を完遂 OT-2のコマンド236件と19のロボットステージを実行し、96ウェルで8時間の合成スクリーニングを実施しました。発光ピークが520nmから560nmへシフトし、QDの成長が確認されています。 💡 研究者の仕事が「自動化を組むこと」から「科学目標を決めること」へ移る可能性を示しています。ただし定量評価はこれからです。 #AIエージェント# #自動運転ラボ#

AIにコードを書かせて実験を回すことは、もう当たり前になりました。では研究テーマの設定から論文の執筆まで、AI自身に任せたら何が起きるのでしょうか。 これまでのAIサイエンティストは、与えられたベンチマークのスコアを上げるだけの「ハイパーパラメータ探索エンジン」に留まりがちでした。想像力に欠け、目先の最適化しか追えないという限界があったのです。 🔬 Sakana AIの研究チームが発表した論文『The Agentic Scientist: Orchestrating Coding Agents for Automated Scientific (Co-)Discovery』は、タスク設定から並列調査、証拠の裏付け、論文執筆までを一本化したオーケストレーション層を提案しました。複数のエージェントが共有メモリを使って並列に研究サイクルを回し、仮説提案と実装・検証を分業する仕組みです。 🏆 実際にこのシステムが書いたニューロモルフィック学習則の論文は、学会ALIFE 2026の外部査読を通過し、口頭発表採択を獲得しました。さらに5つの機械学習タスク・4つのコーディングハーネス・70回の研究キャンペーンでの検証でも、最終的な実験スコアと論文の査読スコアには相関(r=0.44)が確認されています。LLMのLoRAルーティングを改善して検索精度を51.7%から98.0%まで引き上げるなど、AI自身が発見したアルゴリズム的改善も複数報告されました。 AIが「論文を書くまで」を担う時代の研究プロセスを、具体例で見せてくれる一本です。 URL: #AIサイエンティスト# #自動科学発見#

Sakana AI CEOの David Ha（@hardmaru）が、Tim Romero 氏のポッドキャスト Disrupting Japan Podcast に出演しました。 日本におけるAIの未来は、米国や中国とは少し違った形を取り得るのか。Sakana AIの内側から何が見えているのか。そうしたテーマで、長めの対談を行っています。 Davidは、Sakana AI の事業展開戦略、メガバンクとの取り組みがPoCから本番運用へと進みつつある現状、巨大なフロンティアモデル一つに依存するよりも複数のモデルを束ねるオーケストレーションのほうが長期的には合理的であるという見方、そして実務における「AI主権」とはスタック全体を自前で所有することではなく、グローバルなサプライチェーンの中で、AIを国内で開発・適応・運用していく能力を確保することだと、Davidは語りました。 対話のなかでは、当社の研究成果やプロダクトにも多く触れました。Sakana Fuguは、強化学習で訓練したオーケストレーションモデルで、複数ステップのタスクを多様なLLMに振り分けます。Namazuは、日本の知識や価値観を反映するようにポストトレーニングを施した、オープンウェイトモデルのシリーズです。東京のRSI Labは、The AI Scientistから続く取り組みとして、再帰的自己改善とAIによる科学的発見を専門に扱う研究組織です。共同創業者のLlion Jonesは、Transformerそのものを超えるアーキテクチャの探求という、より長期的な目標を追い続けています。 最後に「日本について一つだけ変えられるとしたら」と問われたDavidの答えは、「希望（hope）」でした。 「皆が集団として希望を感じていることが必要だと思います。その希望こそが、物事を動かしていく。日本に希望をもたらすのは何でしょうか。お金でしょうか。減税でしょうか。社会保障の充実でしょうか。おそらく、そのどれでもないはずです。もし魔法の杖を一本持てるとしたら、日本の人々が未来をもっと楽観的に捉えられるようにしたい。希望によって変化が起こり、その変化がさらなる希望をもたらすのではないでしょうか。」 ⸻⸻⸻⸻⸻⸻ Our CEO David Ha joined Tim Romero on Disrupting Japan Podcast for a long conversation on how the future of AI may take a different shape in Japan than in the U.S. or China, and on what that looks like from inside Sakana AI. David walks through Sakana AI’s go-to-market strategy, how Japanese megabanks have moved real AI workflows from proof-of-concept into production, why orchestration across many models is likely to win out over a single massive frontier model, and what sovereign AI actually means in practice: not owning the entire stack, but having the capability to develop, adapt, and run AI domestically as part of a global supply chain. The conversation also covers the research directions behind the company. Sakana Fugu is our orchestration model, trained with reinforcement learning to route multi-step tasks across a variety of underlying LLMs. Namazu is our line of post-trained open-weight models tuned to reflect Japanese knowledge and values. The RSI Lab in Tokyo is dedicated to recursive self-improvement and AI-driven scientific discovery, continuing the work that began with The AI Scientist. And our co-founder Llion Jones keeps pushing on a longer-horizon goal of moving beyond the Transformer architecture itself. Asked at the end what one thing he would change about Japan, David’s answer was “hope.” “To really move the needle in terms of innovation, like the era in Japan when you have companies like Sony or Panasonic come out, there are a few factors. One is that the nation needs to have a collective sense of hope. A nation needs to feel hopeful. It could be poor. Everyone can be dirt poor, but they have hope. And that hope leads to things being done. So, what creates hope in Japan? Is it more money? Is it less taxes? Or is it more benefits? Probably not. I think it’s stories and narratives. If I have a magic wand, if the population in Japan is more optimistic about the future of this country, suddenly they’re persuaded, to be more optimistic. People should be optimistic. With optimism comes change. And change leads to more optimism.” Listen to the full episode: 🎏

令和８年熊本地震に対し、今日現在で非常に多くの国・地域、国際機関の皆様から、温かいお見舞いのメッセージや具体的な支援の申し出をいただいており、重ねて深く感謝申し上げます。 アルバニア、アンゴラ、アルゼンチン、アルメニア、オーストラリア、オーストリア、アゼルバイジャン、バハマ、バーレーン、ベルギー、ボスニア・ヘルツェゴビナ、ブラジル、ブルネイ、ブルガリア、ブルキナファソ、ブルンジ、カンボジア、カメルーン、カナダ、チリ、中国、コロンビア、コスタリカ、クロアチア、キューバ、キプロス、チェコ、ジブチ、ドミニカ共和国、エクアドル、エジプト、エルサルバドル、エストニア、フィジー、フィンランド、フランス、ガンビア、ジョージア、ドイツ、ギリシャ、グレナダ、グアテマラ、ガイアナ、ハイチ、ハンガリー、インド、インドネシア、イラン、イラク、イスラエル、イタリア、ジャマイカ、ヨルダン、カザフスタン、ケニア、コソボ、クウェート、キルギス、ラオス、ラトビア、レバノン、リビア、リトアニア、マダガスカル、モルディブ、マリ、マルタ、マーシャル諸島、モーリシャス、メキシコ、モルドバ、モンゴル、モロッコ、ナミビア、ナウル、ネパール、ニュージーランド、ニカラグア、ナイジェリア、ノルウェー、オマーン、パキスタン、パナマ、パラグアイ、ペルー、フィリピン、ポーランド、ポルトガル、カタール、韓国、ルーマニア、ルワンダ、セントビンセント及びグレナディーン諸島、サントメ・プリンシペ、サウジアラビア、セーシェル、セルビア、スロバキア、スロベニア、ソロモン諸島、南アフリカ、スペイン、スリランカ、スウェーデン、スイス、シリア、タジキスタン、タンザニア、タイ、東ティモール、チュニジア、トルコ、トルクメニスタン、ウクライナ、アラブ首長国連邦（UAE）、英国、米国、ウルグアイ、ウズベキスタン、ベネズエラ、ベトナム、イエメン、ザンビア、パレスチナ、台湾、東南アジア諸国連合（ASEAN）事務局、中米統合機構（SICA）、欧州連合（EU） 、国際労働機関（ILO）、国際海事機関（IMO）、国際移住機関（IOM）、国際電気通信連合（ITU）、国際連合（UN）、国際児童基金(UNICEF)、国際連合開発計画（UNDP）、国際連合教育科学文化機関（UNESCO）、国際連合訓練調査研究所(UNITAR)、国際連合難民高等弁務官事務所（UNHCR）、国際連合大学（UNU） In response to the 2026 Kumamoto Earthquake, we have received, as of today, heartfelt messages of sympathy and specific offers of assistance from the people of a very large number of countries and regions, as well as international organizations. I would like to take this opportunity to reiterate my profound gratitude. Albania, Angola, Argentina, Armenia, Australia, Austria, Azerbaijan, Bahamas, Bahrain, Belgium, Bosnia and Herzegovina, Brazil, Brunei, Bulgaria, Burkina Faso, Burundi, Cambodia, Cameroon, Canada, Chile, China, Colombia, Costa Rica, Croatia, Cuba, Cyprus, Czech Republic, Djibouti, Dominican Republic, Ecuador, Egypt, El Salvador, Estonia, Fiji, Finland, France, Gambia, Georgia, Germany, Greece, Grenada, Guatemala, Guyana, Haiti, Hungary, India, Indonesia, Iran, Iraq, Israel, Italy, Jamaica, Jordan, Kazakhstan, Kenya, Kosovo, Kuwait, Kyrgyzstan, Laos, Latvia, Lebanon, Libya, Lithuania, Madagascar, Maldives, Mali, Malta, Marshall Islands, Mauritius, Mexico, Moldova, Mongolia, Morocco, Namibia, Nauru, Nepal, New Zealand, Nicaragua, Nigeria, Norway, Oman, Pakistan, Panama, Paraguay, Peru, Philippines, Poland, Portugal, Qatar, Republic of Korea, Romania, Rwanda, Saint Vincent and the Grenadines, São Tomé and Principe, Saudi Arabia, Seychelles, Serbia, Slovakia, Slovenia, Solomon Islands, South Africa, Spain, Sri Lanka, Sweden, Switzerland, Syria, Tajikistan, Tanzania, Thailand, Timor-Leste, Tunisia, Türkiye, Turkmenistan, Ukraine, United Arab Emirates (UAE), United Kingdom, United States of America, Uruguay, Uzbekistan, Venezuela, Viet Nam, Yemen, Zambia, Palestine, Taiwan, Association of Southeast Asian Nations (ASEAN) Secretariat, Central American Integration System (SICA), European Union (EU), International Labour Organization (ILO), International Maritime Organization (IMO), International Organization for Migration (IOM), International Telecommunication Union (ITU), United Nations (UN), United Nations Children's Fund (UNICEF）, United Nations Development Programme (UNDP), United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO), United Nations High Commissioner for Refugees (UNHCR), United Nations Institute for Training and Research (UNITAR), United Nations University (UNU)