：◆3者の技術を統合し、AIエージェント実装時の通信・計算インフラの課題解決に貢献◆AIエージェントが扱う大容量データの通信及び計算処理を最適化し、実証により有効性を確認◆MWC 2026 Japan Pavilionへの出展に採択され、研究成果及びコンセプトを国際的に発信予定 国立大学法人東京大学大学院工学系研究科（所在地:東京都文京区、研究科長：加藤 泰浩、同研究科中尾研究室教授：中尾 彰宏、以下「東京大学」）、NTT株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田 明、以下「NTT」）、日本電気株式会社（本社：東京都港区、取締役...

近年、データ駆動型人工知能（AI）は、新しい材料探索を効率よく行うことができる技術として注目されています。しかし、材料研究の重要な実験データは、論文中の図に画像化された状態で存在することが多く、有効に利用することが難しい状況でした。東北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）の李昊（Hao Li）教授、折茂慎一 所長（同大学金属材料研究所 教授）、東京大学大学院工学系研究科の佐藤龍平助教らの研究チームは、科学論文中の図表から実験データを体系的に読み取り、科学的に解釈した上で構造化できるマルチエージェントAIワークフローDIVEを開発しました。さらに、水素貯蔵材料...

東京大学大学院工学系研究科の高原 泉 大学院生（博士後期課程）、同大学 生産技術研究所 溝口 照康 教授、モントリオール大学・Mila - Quebec AI InstituteのBang Liu 准教授らの研究グループは、大規模言語モデル（Large Language Model; LLM）の高い推論能力に着目し、目標特性を持つ無機結晶材料を、自然言語による説明を出力しながら自律的に探索・設計する生成AIフレームワーク「MatAgent」を開発しました。　新材料開発は、エネルギー産業や半導体産業など様々な産業分野における技術革新と持続可能な社会の実現を支える鍵であり、...

東京大学大学院情報理工学系研究科のタ デゥックトゥン助教を含む国際研究チームは、言語指示によって、ロボットが手やアームを使って物体をつかみ、持ち上げたり移動させたりする基本的な動作（ロボット把持）を可能にする新手法「GraspMAS」を開発しました。従来のロボット把持手法は、特定のデータセットを用いた学習済み単一モデルに依存しており、複雑な言語による指示や未学習環境への対応に課題がありました。GraspMASは、自然言語処理、視覚認識、把持推論を担う複数のAIエージェントが協調することにより、人間の曖昧な言語指示にも対応し、未知の環境下でも事前学習無しで新しい状況にも柔軟に...

東京大学 大学院情報理工学系研究科の加藤 雅己 大学院生と、同大学 生産技術研究所の小林 徹也 教授の研究グループは、集団による分散的な情報処理の効率や最適性を捉える新理論を構築しました。従来の知能研究は脳科学に代表されるように人間の知能の理解などに動機づけられており、「個」が行う複雑な判断や記憶、そして、その良さに着目しがちです。しかし、生体には、集団で外敵を認識し学習する免疫系や、群れで環境中の餌を探索する社会性昆虫など多様な知能が存在します。本研究は、最適性の観点で「集団の知能」を捉える理論を構築し、個々には単純な知能しか持たない「集団」が高度な知能をもつ「個」を超える知性を発揮しうるこ...