胚はどのようにして局所的な相互作用と力学だけで「細胞ごと」確実に形を計算しつつ、正確な全体的な体型を作り出すのでしょうか?私は、@HaiqianYangが主導し、ミン・グオ、ジョージ・ロイ、トマー・スターン、アン・グエン、ダペン・ビとの素晴らしい共同研究の成果であるNature Methodsの論文「MultiCell: geometric learning in multicellular development #AIxBiology」を発表できることを嬉しく思います。この論文はが主導したものです。 発生生物学における長年の課題の一つは、組織が折りたたみ、分裂し、再配列する中で、数千の細胞がどのように自己組織化するかを予測することです。MultiCellでは、発生中の胚を二重グラフとして表現し、組織力学の二つの補完的な視点を単一細胞分解能で統一しています。すなわち、細胞を移動点(粒状)と細胞を連結した泡(接合ネットワーク)として。これにより、モデルは幾何学とセル間結合性の両方からダイナミクスを学習できます。 ショウジョウバエの全胚4Dライトシートムービー(約5,000細胞)において、我々のモデルは主要な細胞挙動や接合部喪失、再配位、分裂などのイベントのタイミングを高精度で単一細胞分解で予測します。予測を超えて、同じ表現は胚間での堅牢な時間整合を支援し、発達の形態形成「駆動力」を強調する解釈可能な活性化マップを提供します。より広い目標は、より複雑な組織における細胞ごとの予測の基盤を築き、最終的には疾患の微妙な動的特徴を検出することです。 優秀な研究者たちと協力し、生物学におけるAIの限界を押し広げたチームに拍手を送りたいです! 引用:ヤン、H.、ロイ、G.、グエン、A.Q.、ビューラー、M.J.、他MultiCell:多細胞発生における幾何学的学習。Nature Methods(2025年)、DOI: 10.1038/s41592-025-02983-x コードやデータリンクは原稿に含まれています。

AI音楽作曲のためのバイオインスパイアス群知能:MusicSwarmは、ピアツーピアフィードバックとフェロモン様信号のみで調整する、多数の同一の凍結された基盤モデルエージェントをインスタンス化します。重みの更新なしに、これらのエージェントは自発的に差別化された役割に自己組織化し、より局所的な新規性、豊かなリズムの多様性、そして中央で批評されるマルチエージェントや単一ショットのベースラインよりも人間らしい小さな世界構造を持つ作曲を生み出します。エージェントの行動空間においてナッシュ様の均衡に収束する群れの動態が観察され、新たなモチーフや長距離リンクの絶え間ない出現はゲーデル的視点を実現している。すなわち、相互作用するエージェントと共有された外部世界モデルが、単一のモノリシックモデルを超える創造的軌跡を持つメタシステムとして振る舞う。

なんて嬉しい驚きでしょう - 私たちの論文が表紙を飾ったJournal of Materials Researchのハードコピーを受け取りました。私たちの記事「エージェントの深層グラフ推論は自己組織化知識ネットワークを生み出す」では、AI が静的検索を超えて、独自の知識構造を積極的に構築および改良する方法を探ります。このシステムは、再帰的推論(事実上「グラフで考える」)を通じて概念と関係のグラフを成長させ、人間の知識がどのように進化するかを反映するスケールフリーのモジュール式ネットワークに自己組織化します。このアプローチは、AIが新しい材料を発見し、分野を超えてアイデアを結びつけ、科学的仮説を生成する方法を変革し、科学と工学のための自己組織化、推論主導のシステムにつながる可能性がある。 この作品は、シアトルで開催されたMRS春季会議での私の@Materials_MRS特別招待講演者講演に関連して招待特集論文として掲載され、表紙を飾ってくれたMRS Journal of Materials Research and @SpringerNatureに感謝しています。AI 主導の発見とグラフネイティブ推論のフロンティアを前進させてくださった皆様に心から感謝します。科学、知性、デザインの融合にとってエキサイティングな時代です。