cv usk(@cv_usk):ケプラーの法則を、天体力学の知識なしに潜在空間から再発見してしまうAIモデルが登場しました。しかも同じ仕組みが分子動力学から細胞予測、がん治療の仮説生成まで貫通しています。タイトル: JEPA-Anything: Learning Predictive Models across Different Worlds URL: https://t.co/4za7zbI9Er 1文で言うと、ターゲットの表現をK個の直交する部分空間に分解し、それぞれ専用の予測器を割り当てる「直交予測因子分解（OPF）」という仕組みを、視覚・生物・臨床・制御・分子動力学など全く異なる分野に共通適用したモデルです。 🔭 注目ポイント1: 物理法則を潜在空間から再発見軌道運動データを学習させただけで、潜在周波数モードがケプラーの法則 f=(2π)⁻¹a⁻³/² を再現しました。理論値-1.5に対し適合勾配-1.4991、R²=0.9999999という驚異的な精度です。 🧬 注目ポイント2: がん治療の仮説を生成し実験で検証肝細胞癌データの因子分析からIL-18とCD73の併用ブロッケードを提案し、実際の患者由来オルガノイドで最も強い腫瘍細胞死滅効果を確認しています。 ⚛️ 注目ポイント3: 分子動力学から細胞予測まで一貫して高精度水・クォーツ・パラセタモール・ベンゼンの100ステップ分子シミュレーションで最小誤差を記録し、単一細胞の摂動予測でも既存手法を上回りました。 1つのコアアーキテクチャがここまで多様な科学領域を横断できるのは驚きです。 #世界モデル #AI科学

2026.09.20 23:34

ケプラーの法則を、天体力学の知識なしに潜在空間から再発見してしまうAIモデルが登場しました。しかも同じ仕組みが分子動力学から細胞予測、がん治療の仮説生成まで貫通しています。タイトル: JEPA-Anything: Learning Predictive Models across Different Worlds URL: 1文で言うと、ターゲットの表現をK個の直交する部分空間に分解し、それぞれ専用の予測器を割り当てる「直交予測因子分解（OPF）」という仕組みを、視覚・生物・臨床・制御・分子動力学など全く異なる分野に共通適用したモデルです。 🔭 注目ポイント1: 物理法則を潜在空間から再発見軌道運動データを学習させただけで、潜在周波数モードがケプラーの法則 f=(2π)⁻¹a⁻³/² を再現しました。理論値-1.5に対し適合勾配-1.4991、R²=0.9999999という驚異的な精度です。 🧬 注目ポイント2: がん治療の仮説を生成し実験で検証肝細胞癌データの因子分析からIL-18とCD73の併用ブロッケードを提案し、実際の患者由来オルガノイドで最も強い腫瘍細胞死滅効果を確認しています。 ⚛️ 注目ポイント3: 分子動力学から細胞予測まで一貫して高精度水・クォーツ・パラセタモール・ベンゼンの100ステップ分子シミュレーションで最小誤差を記録し、単一細胞の摂動予測でも既存手法を上回りました。 1つのコアアーキテクチャがここまで多様な科学領域を横断できるのは驚きです。 #世界モデル# #AI科学#