MITがAIでジェットエンジン設計、判断力が決め手

マサチューセッツ工科大学（MIT）は2026年春学期、学生がAIを主要な設計パートナーとして小型ジェットエンジンを開発する「JARVISチャレンジ」を実施しました。7チーム31人の学部生が4週間で設計・製造・組立・試験に取り組み、推力50〜100ポンドのガスタービン機を目指しました。AIが物理システムの設計・製造・試験サイクルを圧縮できるかを問う実験的な取り組みです。

学生はフロンティアLLMを集約したプラットフォーム「Parley」を通じ、ClaudeやChatGPTを設計代替案の提示や資料要約、ベンダー探索などに活用しました。しかし詳細なCAD設計や燃焼器の試作段階に入ると、幻覚や追従性、物理的理解の欠如が露呈し、学生の判断を鈍らせました。あるチームは「AIは情報探しや整理には有用だが、設計そのものはできない」と語ります。

最終的に優勝したのは、ターボ機械の知識を持ちAIに懐疑的だった811 Crewでした。同チームのエンジンはJet-A燃料への切り替えに成功し、正味の推力を発生させました。一方、AIを積極活用したFast and Fracturedは設計こそ最速だったものの、ローターが筐体に接触して停止しました。

教員陣は、エンジニアリングの判断力が勝敗を分ける決定的な差だったと総括します。製造工程が最大の律速要因であり、安全が重要な物理システムでは人間の手と説明責任が欠かせないと指摘しました。ガスタービン研究所のコルデロ准教授は「AI時代には教育の価値がこれまで以上に高まる」と結論づけています。