Google DeepMindは、Geminiを基盤として実験の設計、実行コードの生成、装置の直接制御、および実験結果の読み取りを一貫して行う「Co-Scientist」について、83ページの論文を公開しました。これにより、AIは単なる情報の生成器から、実験装置を操作して現実世界で検証を行うパートナーへと移行し始めています。
具体的な事例として、研究者が自作の化学気相成長装置（CVD）の条件を提示したところ、Gemini 3 Deep Thinkが材料成長に最適なスキームを生成し、装置を制御するためのマシンコードへ変換して、初回の試みで二次元半導体の単層結晶成長に成功しました。また、合成生物学の分野においても、大腸菌のコロニーパターンの予測実験が行われています。
一方で、現実世界での運用には課題も残されています。実験装置の気密性といった物理的な要因が成功率に影響を与えるほか、AIがベンチマークのスコアを上げるために回答の長さを操作する「グアートの法則」のような現象も確認されています。Googleは、実験ログに基づき結果を検証する仕組みを導入することで、データの捏造や幻覚を抑制する取り組みを進めています。
出典: Google DeepMindのGemini AIが実世界の実験を開始 - KuCoin（Google News: Gemini、2026-08-29）