2025年 Cozzarelli Prize 受賞論文
各分野で選出された論文は以下の通りです。
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Class I：物理・数学（Physical and Mathematical Sciences）
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“Physics-tailored machine learning reveals unexpected physics in dusty plasmas”
- https://doi.org/10.1073/pnas.2505725122（オープンアクセス論文）
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Class II：生物科学（Biological Sciences）
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“The emergence of eukaryotes as an evolutionary algorithmic phase transition”
- https://doi.org/10.1073/pnas.2422968122（オープンアクセス論文）
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Class III：工学・応用科学（Engineering and Applied Sciences）
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“Viscoelastic structural damping enables broadband low-frequency sound absorption”
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Class IV：生物医学（Biomedical Sciences）
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“Inhibiting 15-PGDH blocks blood–brain barrier deterioration and protects mice from Alzheimer’s disease and traumatic brain injury”
- https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2417224122（オープンアクセス論文）
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Class V：行動・社会科学（Behavioral and Social Sciences）
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“The potential existential threat of large language models to online survey research”
- https://doi.org/10.1073/pnas.2518075122（オープンアクセス論文）
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Class VI：応用生物・農業・環境科学（Applied Biological, Agricultural, and Environmental Sciences）
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“A quantitative risk assessment framework for mortality due to macroplastic ingestion in seabirds, marine mammals, and sea turtles”
- https://doi.org/10.1073/pnas.2415492122（オープンアクセス論文）
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これらの論文のうち、オープンアクセスと記載されているものは、誰でも閲覧が可能です。
PNASについて
米国科学アカデミー紀要『Proceedings of the National Academy of Sciences（PNAS）』は、生物学、物理学、社会科学、数学をカバーする学際的な科学誌です。世界で最も引用数の多い科学誌の一つとして、最先端の研究成果や解説記事などを掲載しています。ユサコ株式会社は、PNASの雑誌購読に関する日本総代理店を務めています。
参照：PNASプレスリリース
https://www.nasonline.org/news/pnas-2025-cozzarelli-recipients/
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回のCozzarelli Prize受賞論文は、物理学から行動科学、環境科学に至るまで、多岐にわたる分野で科学の新たな地平を切り開く研究成果を示しています。特に、「Physics-tailored machine learning」や「large language models」に関する論文は、AI技術が科学研究の現場でいかに深く統合され、新たな発見を促し、あるいは新たな課題を提起しているかを浮き彫りにしています。AIの進化は、これまで不可能だった複雑なデータ解析やシミュレーションを可能にし、各分野での研究スピードを加速させるでしょう。しかし同時に、LLMがオンライン調査研究に与える影響のように、技術が社会に与える負の側面への考察も不可欠です。これらの研究が示す未来は、AIが単なるツールに留まらず、科学的探求そのものを変革し、倫理的・社会的な問いを深める時代へと突入していることを示唆しています。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter（AI自動生成システム）で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
