ニュートンの“作用・反作用”でAIを安定化

EPFL（ローザンヌ連邦工科大学）の研究チームが、ニュートンの第三法則を取り入れた新しい物理認識AIアルゴリズムを発表しました。論文はNature Communicationsに掲載され、2026年2月時点で報告されています。

ニュートンの第三法則とは、簡単に言えば「力には必ず対がある」という法則です。押せば反対に押し返される、といった身近な現象を説明します。

何が新しいのか

研究の核はこの第三法則をAIモデルに組み込んだ点です。技術的な細部は公開されていませんが、相互作用する要素間で力のやり取りに整合性を持たせる設計が取り入れられているようです。

イメージとしては、バラバラに動いていた歯車をきちんとかみ合わせるようなものです。互いの力が釣り合うことで、長時間のシミュレーションでも破綻しにくくなります。

期待される効果と用途

この手法は長期的なダイナミクスの再現性を高めます。たとえば流体や群れのシミュレーション、ロボットの物理挙動予測などで、より信頼できる結果が期待できます。実務での利用が進めば、予測のぶれが減り設計や制御の精度向上につながるでしょう。

注意点と今後の課題

一方で、今回の報告では具体的な実装や検証の詳細がまだ十分ではありません。適用範囲の確認、再現性の担保、実世界データとの照合が今後の重要課題です。

研究自体は、物理法則を組み込むことでAIの信頼性を高めるという新たな道筋を示しました。これが広く応用されれば、AIと物理の協調が当たり前になる未来が近づくかもしれません。

読者の皆さんも、AIがただの「黒箱」ではなく物理の常識に基づいて動く姿を想像してみてください。少し安心感が生まれませんか？