7月19日、上海科学スマート研究院は2026年世界人工知能大会の科学スマートオープンフォーラムで、多分野の科学スマート研究を支える基盤となるスーパーブレイン「神珍（シェンジン）科学マルチモーダル基礎モデル」を発表しました。この名前は『西遊記』に登場する天河定底神珍鉄からとられ、チームはこのオープンモデルが比較的精緻な形で多様な科学タスクを担い、多くの研究者が検証・使用・共同開発に参加できるようにすることを願っています。これは今年3月初頭に登場したシステムレベルの科研スマートエージェント「大聖（ダーション）」のスーパーブレインです。

技術的には、神珍は物質科学、生命科学、地球科学など多様な学問領域のシナリオに基づいて、段階的に跨領域の科学知識の統一表現とマルチモーダルの統合理解を実現しています。モデル全体のパラメータ数は約110億、DNA、RNA、タンパク質、小分子、地球システムおよび医学画像の6種類の科学データに対応し、統一されたモデルで科学的理解と複数の結果生成を同時にサポートします。その共有メインフレームにはQwen3-VL-8Bが採用されており、6種類の科学データそれぞれに専用のデータ処理パスが設けられています。共有モデルへのアクセス前に、それぞれのシーケンスの順序関係、分子の結合構造、気象場の空間分布、医学画像の局所的な詳細を保持しています。さらに実用性が高いのは、神珍が直接RNA配列やコンピュータが読み取れる分子表現SMILES、グローバル気象場、医学画像セグメンテーション結果を生成できることで、理解と生成の2つの能力を一つのフレームワークにまとめたことになります。

オープンソースとオープンはこのモデルの重要な姿勢です。上智院はモデルの重み、推論コード、例示スクリプトと使用ドキュメントを公開しており、研究者は星河起智科学スマートオープンプラットフォームを通じてモデルをダウンロードしたりAPIを呼び出したりできます。プラットフォーム上の1500以上の科学モデルとツールと組み合わせて使用することも可能です。またHugging Faceで重みをダウンロードし、GitHubでコードを取得することで、オープンな科学スマートコミュニティと共に建設することができます。

この発表はWAIC2026科学スマートオープンフォーラムのステージで行われました。フォーラムは世界人工知能大会組織委員会事務局の指導の下、復旦大学と上智院が共同主催し、AIネイティブ時代の科学閉環発見に焦点を当てています。多くの著名な科学者と若手の産学研代表が集まり、人工知能が方法論の最底层から科学発見の全プロセスを再構築する方法について深く議論し、オープン協調的な科学スマート新生態を模索しました。4人の著名な科学者が基調講演を行い、異なる次元から科学スマートの理解を広げました。

ノーベル化学賞受賞者で香港中文大学深圳校教授のアリエ・ヴァシエルは、AIは信頼できる物理メカニズムに基づくべきであると強調しました。チューリング賞受賞者でモンタリオ大学教授のジレス・ブラッサードは、量子計算が新素材発見などの分野での可能性に期待を寄せ、若い研究者に対して業界のトレンドではなく興味に従うことを提案しました。なぜなら現在の研究は10年後になってようやく実用化される可能性があるためです。

之江実験室長で中国工科院院士の王堅氏は、科学ベースモデルと科学そのものの全体像に関する話題を取り上げました。彼は科学スマートは論文のテキストにあるのではなくデータにあると指摘し、今日のベースモデルはまだテキストに基づいていると述べました。今後の課題として、科学データを科学スマートの「原住民」として扱い、各分野のデータをトークン化し、同一の表現空間に含めることを提案しました。彼はAIが数学のように基本的になり、研究范式がSTEMからSTE+MAP（数学、AI、公共施設）へと移行すると予測し、科学を再び一つの全体に戻すと語りました。

米国国家科学院会員でプリンストン大学教授のファン・ジャンチンは、「知能科学と社会」をテーマにAIを統計学習と最適化意思決定の動的サイクルと捉え、社会経済測度、金融リスク管理、大規模モデルの応用を例に挙げて、AIがデータを社会的洞察に変換する仕組みを説明しました。彼はAIが社会経済発展に貢献し、インテリジェントエージェントと研究革新を推進する一方で、雇用構造の変化、教育の転換、倫理的な安全、そして人類が効果的に制御できるかどうかといった問題にも継続的に対応しなければならないと強調しました。

頂点対話セッションでは、参加者が共通認識を持ちました。AIネイティブ時代の原始的なイノベーションにおいて、人間、データ、モデル、実験、学術判断が新たな協働発見メカニズムを形成できるかどうかが鍵であり、これには研究インフラの体系的なアップグレードだけでなく、世代を超えた研究者の思考と能力構造の根本的な再構築が必要です。

復旦大学特別招聘教授で上智院長の漆遠は、この変革の最終的なビジョンを提示しました。彼はAIが次のトークンを予測するのではなく、未知の法則を見つけることになると述べ、AIが未知の科学法則を発見することがスーパーアイの始まりになると語りました。このプロセスの核心は、高次元空間における簡潔なメカニズムの抽出と科学的検証の効率的なフィードバックループを介して、デジタルと物理世界の統合と新しいモデル構造を促進することです。彼は、実際の研究は文献、仮説、データ、モデル、シミュレーション、実験およびフィードバックの長い連鎖プロセスを含んでいることを注意深く指摘し、科学スマート分野は複雑な研究プロセスを整理するシステム的能力の開発に取り組んでいます。

110億パラメータを持つ神珍が6種類の科学データを一つの脳に収めたことで、科学発見の形態はおそらく静かに書き換えられているかもしれません。