以下是改写后的文章内容：

在东京工业大学物质理工学院，一杉太郎教授的研究团队开发了一种名为“机器人科学家”的先进设备，用于新材料的研发。这台设备能够在多种实验条件下自动试制和评估各种材料，如薄膜。其独特之处在于能够利用人工智能技术，基于评价数据计算出下一步所需的合成条件。据称，这是全球首个使用有机和固体材料进行全自动探索实验的装置。

借助该设备，研究人员成功地将用于制造电子元件的二氧化钛材料的电阻降至最低，所需时间仅为人工实验的十分之一。一杉教授表示：“虽然欧美在利用人工智能探索新材料方面领先一步，但我们希望通过这款设备实现反超。”一杉教授在新一代全固态电池研究领域享有盛誉，同时也是政府材料战略专家会议的成员。

数字化转型的核心在于利用信息技术革新科研手段。过去依赖科研人员经验和直觉来发现新材料和候选药物的工作，现在可以通过人工智能完成。这些技术利用最新数据科学来探究复杂的科研对象。科研的面貌因此发生了变化。

在日本，首次针对人工智能发现的候选药物的临床试验已经开始。大日本住友制药公司与全球领先的人工智能药物研发企业埃克赛恩希亚公司合作开发了一种治疗强迫症的化合物“DSP-1181”。人工智能的应用使得研发周期从平均4年半缩短到1年。例如，在药物研发领域，研究人员已经开始使用自然语言处理技术阅读学术论文，寻找候选物质。

关于人工智能能否正确分析物理现象的问题，日本的研究团队给出了肯定的答案。神户大学的谷口隆晴副教授和大阪大学的松原崇副教授等人开发了一种新型人工智能技术，能够在保证包括能量守恒定律在内的物理定律成立的前提下，预测物理现象并进行模拟实验。这种技术能够基于观测数据对波的传播、晶体形成以及材料裂纹过程等物理现象进行精确分析。他们的研究成果在2020年12月举行的线上顶级人工智能国际学术会议上获得了高度评价。

在自然环境和生态系统研究领域，数字化也发挥了重要作用。理化学研究所生物资源研究中心负责人市桥泰范等人成功实现了农田生态系统的数字化。他们采用了一种结合医学研究的方法，对农作物、微生物和土壤等各因素之间的复杂关系进行了网络分析。市桥认为：“以前人们主要依靠经验来构建农业理论，但现在我们开辟了一条以工业化思维推动农业生产的新道路。”

为了推动研发领域的数字化，需要大量计算设备的支持。除了全球最强大的“富岳”超级计算机于2020年投入使用之外，产业技术综合研究所的人工智能专用超级计算机“人工智能桥接云基础设施系统”也得到了增强。据该研究所人工智能研究中心主任辻井润一介绍，日本在计算能力方面的劣势正在逐步改善。目前亟需加快步伐，将人工智能和数字科学等新一代研究工具应用于实际工作中。