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非連続的発見に必要な要素は何でしょう？ エジソンが電球のフィラメントに竹を使うことを思いついた、非連続的発見を例に挙げます。

エジソンが考えたフィラメントの特徴を列記すると

・加工しやすい
・熱に強い
・フレキシブル
・電気を通す
etc

といった条件が並びます。竹ももちろん、この条件に合致します。

ほかの研究者が、竹に代わる新たなフィラメントに使える物質を探そうとする場合には、当然これらの条件を満たす物質を頭のなかで探します。

AIで竹に代わる物質を探そうとする場合も同様です。フィラメントが満たすべき条件から、新しい物質を探していきます。その際、満たすべき物質をAIで解析する必要があり、そのためには言語情報を保持したまま、AIに理解させる必要があるのです。

そうすると、計算量は爆発的に増加します。一般的な手法では、スーパーコンピュータ（GPU）のような巨大な計算資源を必要とし、極めて非効率です。

そこでFRONTEOは、計算量を大幅に抑えつつ、言語の意味を損なわずに解析できる、独自の「方程式（数理アルゴリズム）」を開発しました。この技術により、一般的なノートPC程度の環境でも動作するKIBITで、効率的な非連続的発見が可能になったのです。