論文の概要: SciAgents: Automating scientific discovery through multi-agent intelligent graph reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05556v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 12:25:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 14:50:09.453527
- Title: SciAgents: Automating scientific discovery through multi-agent intelligent graph reasoning
- Title（参考訳）: SciAgents:マルチエージェント・インテリジェントグラフ推論による科学的発見の自動化
- Authors: Alireza Ghafarollahi, Markus J. Buehler,
- Abstract要約: 人工知能の鍵となる課題は、科学的理解を自律的に進めるシステムを作ることである。
3つのコア概念を活用するアプローチであるSciAgentsを提案する。
この枠組みは研究仮説を自律的に生成し、基礎となるメカニズム、設計原則、予期せぬ材料特性を解明する。
我々のケーススタディでは、生成AI、オントロジ表現、マルチエージェントモデリングを組み合わせて、生物学的システムに似た知能の群を活用できるスケーラブルな能力を実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A key challenge in artificial intelligence is the creation of systems capable of autonomously advancing scientific understanding by exploring novel domains, identifying complex patterns, and uncovering previously unseen connections in vast scientific data. In this work, we present SciAgents, an approach that leverages three core concepts: (1) the use of large-scale ontological knowledge graphs to organize and interconnect diverse scientific concepts, (2) a suite of large language models (LLMs) and data retrieval tools, and (3) multi-agent systems with in-situ learning capabilities. Applied to biologically inspired materials, SciAgents reveals hidden interdisciplinary relationships that were previously considered unrelated, achieving a scale, precision, and exploratory power that surpasses traditional human-driven research methods. The framework autonomously generates and refines research hypotheses, elucidating underlying mechanisms, design principles, and unexpected material properties. By integrating these capabilities in a modular fashion, the intelligent system yields material discoveries, critique and improve existing hypotheses, retrieve up-to-date data about existing research, and highlights their strengths and limitations. Our case studies demonstrate scalable capabilities to combine generative AI, ontological representations, and multi-agent modeling, harnessing a `swarm of intelligence' similar to biological systems. This provides new avenues for materials discovery and accelerates the development of advanced materials by unlocking Nature's design principles.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の鍵となる課題は、新しいドメインを探索し、複雑なパターンを識別し、これまで目に見えなかった膨大な科学的データとのつながりを明らかにすることによって、科学的理解を自律的に進めるシステムを作ることである。
本研究では,(1)多様な科学的概念を整理・相互接続するための大規模存在論的知識グラフの利用,(2)大規模言語モデル(LLM)とデータ検索ツールのスイート,(3)その場学習機能を備えたマルチエージェントシステム,の3つの中核概念を活用するアプローチであるSciAgentsを提案する。
SciAgentsは、生物学的にインスピレーションを受けた物質に適用し、以前は無関係と考えられていた隠された学際的な関係を明らかにし、従来の人間による研究手法を超越したスケール、精度、探索力を達成した。
この枠組みは研究仮説を自律的に生成し、基礎となるメカニズム、設計原則、予期せぬ材料特性を解明する。
これらの機能をモジュール形式で統合することにより、インテリジェントシステムは、物質発見、批判、既存の仮説を改善し、既存の研究に関する最新のデータを取得し、その強みと限界を強調します。
我々のケーススタディでは、生成AI、オントロジ表現、マルチエージェントモデリングを組み合わせたスケーラブルな能力を示し、生物学的システムと同じような「知性の短絡」を活用している。
これにより、材料発見のための新たな道が開かれ、自然のデザイン原則を解き放つことにより、先進的な材料の開発が加速される。
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