論文の概要: Empowering Biomedical Discovery with AI Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02831v2
- Date: Wed, 24 Jul 2024 20:31:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 19:07:19.707813
- Title: Empowering Biomedical Discovery with AI Agents
- Title（参考訳）: AIエージェントによるバイオメディカルディスカバリの強化
- Authors: Shanghua Gao, Ada Fang, Yepeng Huang, Valentina Giunchiglia, Ayush Noori, Jonathan Richard Schwarz, Yasha Ektefaie, Jovana Kondic, Marinka Zitnik,
- Abstract要約: 我々は「AI科学者」を懐疑的な学習と推論が可能なシステムとして想定する。
バイオメディカルAIエージェントは、人間の創造性と専門知識と、大規模なデータセットを分析するAIの能力を組み合わせる。
AIエージェントは、仮想細胞シミュレーション、プログラム可能な表現型の制御、細胞回路の設計、新しい治療法の開発など、幅広い領域に影響を与える可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.125735219811268
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We envision "AI scientists" as systems capable of skeptical learning and reasoning that empower biomedical research through collaborative agents that integrate AI models and biomedical tools with experimental platforms. Rather than taking humans out of the discovery process, biomedical AI agents combine human creativity and expertise with AI's ability to analyze large datasets, navigate hypothesis spaces, and execute repetitive tasks. AI agents are poised to be proficient in various tasks, planning discovery workflows and performing self-assessment to identify and mitigate gaps in their knowledge. These agents use large language models and generative models to feature structured memory for continual learning and use machine learning tools to incorporate scientific knowledge, biological principles, and theories. AI agents can impact areas ranging from virtual cell simulation, programmable control of phenotypes, and the design of cellular circuits to developing new therapies.
- Abstract（参考訳）: 我々は「AI科学者」を、AIモデルとバイオメディカルツールを実験プラットフォームに統合する協調エージェントを通じて、生物医学研究を促進する懐疑的な学習と推論のシステムとして想定する。
バイオメディカルAIエージェントは、人間の創造性と専門知識と、大規模なデータセットを分析し、仮説空間をナビゲートし、反復的なタスクを実行するAIの能力を組み合わせる。
AIエージェントは、さまざまなタスクに精通し、発見ワークフローを計画し、知識のギャップを特定し緩和するために自己評価を行う。
これらのエージェントは、大きな言語モデルと生成モデルを使用して、継続的な学習のために構造化された記憶を特徴付け、科学知識、生物学的原理、理論を組み込むために機械学習ツールを使用する。
AIエージェントは、仮想細胞シミュレーション、プログラム可能な表現型の制御、細胞回路の設計、新しい治療法の開発など、幅広い領域に影響を与える可能性がある。
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