つくばの森の精霊//NU 創薬科学研究科 //細胞アッセイと実験自動化//シャボン玉おじさんを目指していたらとりあえずおじさんには成れました かつて所属した団体→@nu_syabondama つくばで始めたシャボン玉✖︎コンサーティーナ↓
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May 26
Nature Newsでロボット未来創造センターの取り組みが紹介されました
ロボットで実験ができるか、という段階を越えて、実験室そのものをどう運用・自動化するか、という話です
Robots run this laboratory in Japan — and are changing how scientists work (26 May 2026)
nature.com/articles/d41586-0…
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May 21
5/19にNatureにAI scientist系の論文が3本出ました。
論文の中身の紹介はたくさんあると思うので、ラボラトリーオートメーションの人として思うことを。
実験だと生々しいので料理で。
レシピの立案や試行錯誤の提案は上手にできています。
AIがレシピを書いて、人間が作る、という時代はもうきているといえますね。
これぞ情報科学、という威力と勢いを感じます。
次の段階として、AIが書いたレシピを、そのままロボットが調理できるかというと、難しさが格段に上がります。
どの論文もここを一旦スコープ外にしている、というかここにロボット入れたら完了という誘導をしているように読めます。
特に、Robinの論文は「あとはここにロボット施設を」と手招きされているようにしか思えない。
ロボットに実験させるときに面倒なのは、現実空間の状況をロボットの動作に反映させるところかなと思います。
AI scientistが出すのは、「玉ねぎをしんなりするまで炒める」のような多くの場合まだ抽象的な実験案です。
それを、いまのキッチンの状態に合わせて、ロボットが実行できる手順に直す必要があります。
チーム内ではGroundingと呼んでいます。
人間はレシピを見ながら、玉ねぎがどこにあるか、皮はむいてあるか、鍋は空いているか、途中で材料が足りなくなったらどうするか、を瞬時に判断しながら調理をしている。つまりレシピに書いてないことをたくさんやっている。
現状のロボット実験はこれを決め打ちで書いているので、ここを当意即妙にAIが判断して、ロボットに渡せるとだいぶ世界が変わる。
次に情報科学側から自動化されるPlanning Careはこのあたりだろうな、と思います。
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Apr 23
Welcome to the scientific revolution. 100s of robots. Zero coffee breaks. America’s largest autonomous lab, open today.
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Apr 17
I’ve wanted to do this for a decade.
But I never did - I refuse to give any company my DNA.
It is me.
So this week I sequenced my genome entirely at home. Literally on my kitchen table.
I never exposed my DNA sequence to the internet. Not at any point.
I used a MinION to do the sequencing (it’s smaller weighs less than an iPhone).
I used open-source DNA models for the analysis (Evo2 and AlphaGenome) running locally on a DGX Spark and Mac Studio.
I traced mechanisms behind my family’s multigenerational autoimmune conditions that no clinician has been able to understand.
When I set out to do this I didn’t know if it would actually work. It does.
Your genome is the most private data you will ever have. You probably shouldn’t let it leave your house.
Apr 17
I'm lucky enough to have a great doctor and access to excellent Bay Area medical care. I've taken lots of standard screening tests over the years and have tried lots of "health tech" devices and tools.
With all this said, by far the most useful preventative medical advice that I've ever received has come from unleashing coding agents on my genome, having them investigate my specific mutations, and having them recommend specific follow-on tests and treatments.
Population averages are population averages, but we ourselves are not averages. For example, it turns out that I probably have a 30x(!) higher-than-average predisposition to melanoma. Fortunately, there are both specific supplements that help counteract the particular mutations I have, and of course I can significantly dial up my screening frequency. So, this is very useful to know.
I don't know exactly how much the analysis cost, but probably less than $100. Sequencing my genome cost a few hundred dollars.
(One often sees papers and articles claiming that models aren't very good at medical reasoning. These analyses are usually based on employing several-year-old models, which is a kind of ludicrous malpractice. It is true that you still have to carefully monitor the agents' reasoning, and they do on occasion jump to conclusions or skip steps, requiring some nudging and re-steering. But, overall, they are almost literally infinitely better for this kind of work than what one can otherwise obtain today.)
There are still lots of questions about how this will diffuse and get adopted, but it seems very clear that medical practice is about to improve enormously. Exciting times!
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Apr 18
Guys look Claude helped me - a random guy in his basement - build a wetlab and do vibe genomics!
I sequenced my whole genome despite zero lab experience, without my DNA leaving home!
I put together my notes and a step by step guide here:
vibe-genomics.replit.app
It was a lot easier than I was expecting!
Ultimately I hit ~16x coverage and compared my results against my 600k raw 23andme SNPs, and it held up!
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Apr 13
独自のテンプレート機能で多様な材料データを自動で構造化し、データ駆動型研究とDXを加速する共有システムの論文。材料科学のデジタルトランスフォーメーション推進には、膨大なデータの管理と共有が不可欠であるが、装置や分野ごとに異なるデータ形式や用語の壁が課題。そこで柔軟性と拡張性を備えたデータ蓄積・共有システムResearch Data Express（RDE）を開発。RDEの特徴は、データ記述や変換の形式を定義するデータセットテンプレート機能。ユーザーは研究内容に合わせてデータ構造を柔軟に設計可能。システムに生データや手入力の実験条件を登録すると、テンプレート内のプログラムが稼働し、データの自動的な解釈、統合、構造化を実行。この過程で、メタデータの自動抽出、用語の統一、可視化グラフの作成、さらには機械学習用の特徴量計算までが一括して実行。RDEの導入により、研究者のデータ整理の負担は軽減され、データのFAIR原則（見つけやすさ、相互運用性、再利用性）が向上
tandfonline.com/doi/full/10.…
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Apr 2
実験医学5月号の生成AI活⽤術特集の編集を担当しました！
すごい執筆陣に「今すぐできる活用法」を様々な角度で紹介いただいています🙏
「生成AIについていけない…」という方の学び直しの機会にぜひ✨
その先の未来を垣間見たい方は、神田・加藤さんの特集も必見ですね🤖
yodosha.co.jp/jikkenigaku/bo…
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こういう主張することは大事と思ってます
私たちは、名大祭でクレープの店を出すために1年間活動してきました。
しかし先日、私たちの模擬店が「著しく名大祭に不利益となる企画」だとして、実行委員会から出店を拒否されました。
理由は、この企画が「クレープ」を取り扱うからで、それ以外に理由はない
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note.com/nu_crepe/n/nf95fb38…
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Mar 21
ハードウェアのプロトタイプをAIと一緒につくれるサイトが登場してきた。
外装だけでなく、部品表や配線図、CAD図まで提案してくれる。
blueprint.am/
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ずっと全体を読みたかった研究だったので、publish嬉しいです
学会前にいい刺激をいただけました
Mar 18
大学院生の田原（新井）悠也さんが、実験手順を「状態遷移」として扱い、状況に応じて柔軟に更新できる実験自動化基盤「GEMS」を開発しました🤖
分岐や繰り返し、装置トラブルにも対応した自律運用を実現しています
論文 doi.org/10.1039/d5dd00409h
詳細 riken.jp/press/2026/20260318…
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テカンジャパン様の協力のもと、自然言語で液体分注ロボットを操作するAIエージェントの開発に着手します。
研究者がプログラミングなしに、日本語で実験手順を伝えるだけで、AIがロボットの操作プログラムを自動生成する——そんな仕組みの実現を目指します。
先日、OpenAIとGinkgo Bioworksが、GPT-5がクラウドラボの実験ロボットを操作し、36,000回のタンパク質合成実験を自律的に実行した成果を発表しました。
AIが仮説を立て、実験を設計し、ロボットで実行し、結果を分析して次の実験を提案する——このループを人の手を介さずに回すことで、合成コストを40%削減しています。
AI for Science領域で、AIと実験ロボットの統合が世界的に加速しています。
ただし現状、多くの研究現場では「AIが仮説を生成し、人間が実験する」形態にとどまっており、仮説の精度は十分に検証されていません。
コンピューターサイエンスや数学ではコンピューター内で仮説の検証まで完結するため、AIによる自動化が先行しています。
一方、ライフサイエンスでは物理空間での実験が不可欠です。
この領域でAI駆動の研究サイクルを回すには、ラボラトリーオートメーション（ロボットによる実験の自動化）が鍵になります。
Science Aidは創業以来、論文からの実験条件抽出やプロトコルの標準化に取り組んできました。
直近では京都大学医学研究科 奥野研究室と共同で創薬AIエージェントの開発にも着手しています。
そして今回、ついにその経験を実験機器と接続する第一歩を踏み出します。
今後は、エンドユーザーである製薬企業やアカデミアの研究者との共創、そして実験機器メーカーとの連携拡大を進めていきます。
「AIエージェントで実験プロセスを効率化したい」
「自社の実験機器をAIで操作できるようにしたい」
「既存のラボオートメーションにAIエージェントを組み込みたい」
といったご関心をお持ちの方は、ぜひお気軽にご連絡ください。
テカンジャパンの皆様に感謝申し上げます。
プレスリリース: prtimes.jp/main/html/rd/p/00…
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Laboratory Automation月例勉強会 / 2026.03 に参加を申し込みました！ laboratoryautomation.connpas… #LA_Study
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いろいろな事情で（例えば実家が愛知県内とか自動車が好きとかジブリパークが好きとか）大学院修士課程から名古屋大学で学びたいという学生さんは、学部がないので修士課程からの大学院、名古屋大学創薬科学研究科がおすすめですよ～ >RP
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Laboratory Automation月例勉強会 / 2026.02 に参加を申し込みました！ laboratoryautomation.connpas… #LA_Study
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