DeepMind、AIで流体力学の難問に新解法を発見

Google DeepMindは2025年9月18日、AI技術を用いて流体力学における長年の難問に新たな解を発見したと発表しました。ニューヨーク大学やスタンフォード大学などとの共同研究で、物理法則を組み込んだAIを活用し、速度や圧力が無限大になる「特異点」と呼ばれる現象の新たなファミリーを発見しました。この手法は、数学や物理学、工学分野における未解決問題の解明を加速させる可能性を秘めています。

流体力学は、気象予測から航空機の設計まで多岐にわたる分野の基礎ですが、その方程式には物理的にあり得ない「特異点（ブローアップ）」という解が存在し、数学者を悩ませてきました。この特異点を理解することは、方程式の限界を知り、物理世界への理解を深める上で極めて重要です。特に、ごく精密な条件下でのみ発生する「不安定な特異点」の発見は困難を極めていました。

今回の発見の鍵となったのは、「物理情報ニューラルネットワーク（PINNs）」というAI手法です。大量のデータから学習する従来のAIとは異なり、PINNsは物理法則の数式そのものを満たすように学習します。研究チームはこれに数学的洞察を組み込み、従来手法では捉えきれなかった特異点を発見する探索ツールへと進化させました。これにより、不安定な特異点の新たなファミリーを体系的に発見することに成功しました。

この研究で達成された精度は驚異的です。研究チームによると、その誤差は地球の直径を数センチの誤差で予測するレベルに相当します。このような極めて高い精度が、厳密なコンピュータ支援による証明を可能にし、不安定で捉えにくい解の発見に不可欠でした。AI技術が、厳密さが求められる数学的な発見の領域に到達したことを示しています。

今回の成果は、AIと人間の数学的知見を融合させた新たな研究手法の可能性を示しています。このアプローチは、流体力学だけでなく、数学、物理学、工学における他の長年の課題解決を促進することが期待されます。AIが専門家を支援し、科学的発見を加速させる「コンピュータ支援数学」の新時代が到来するかもしれません。