Scientific AI・材料・自動実験

今日のご案内 ☕✨ # 今日の中心は、Engineering AIが「説明するAI」から、既存の設計・解析・検証環境で成果物を直接つくる実行層へ移っていることだ。SimScaleはOnshape内でCAD形状から解析設定・メッシュ・物理計算・結果解釈まで進めるAgentを投入し、IBMはrequirementsからtest caseを生成、MathWorksはSimscape componentそのものを記述・検証するskillを加えた。評価対象は回答文ではなく、設定の正しさ、traceability、差分、override可能性へ移る。 航空・材料研究でも同じ構図が見える。GE AerospaceはXA102でMBDを設計から製造・検査・組立までつなぎ、M88 T-REXは既存modular architectureを保ちながら20%の最大推力増を狙う。一方、SynAgent、MatBrain、Andromeda 2は、仮説・証拠・実験・選択を閉ループ化しつつ、preprintの自己報告や比較条件を明示する必要性も示している。 Agentが実行範囲を広げるほど、model外側の制約が主役になる。Qwen Codeはtoken・turn・timeで実行予算を区切り、EYの調査では形式的なAI policyがほぼ普及していても、緊急時のgovernance bypassや無許可Agentの検知不足が残る。Open-weightの経済性も同様で、benchmark近接だけではなく、production移行時の運用・support・licensingまで含めて判断する段階に入った。 1. SimScale、Onshape内でCADから解析実行までつなぐEngineering AI Agent # SimScaleは9月15日、Onshape App Storeから利用できるEngineering AI Agentを公開した。CFD、thermal、electromagnetics、FEAを対象に、CAD geometryの理解からsimulation setup、meshing、適用physicsとboundary conditionの提案、計算実行、結果解釈までを同じOnshape環境で進める。engineerは途中でsetupやboundary conditionを修正し、assumptionを確認してからAgentへ制御を戻せる。