論文の概要: Towards an AI co-scientist

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18864v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 06:17:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:59:34.506469
• Title: Towards an AI co-scientist
• Title（参考訳）: AIの共同研究者を目指して
• Authors: Juraj Gottweis, Wei-Hung Weng, Alexander Daryin, Tao Tu, Anil Palepu, Petar Sirkovic, Artiom Myaskovsky, Felix Weissenberger, Keran Rong, Ryutaro Tanno, Khaled Saab, Dan Popovici, Jacob Blum, Fan Zhang, Katherine Chou, Avinatan Hassidim, Burak Gokturk, Amin Vahdat, Pushmeet Kohli, Yossi Matias, Andrew Carroll, Kavita Kulkarni, Nenad Tomasev, Yuan Guan, Vikram Dhillon, Eeshit Dhaval Vaishnav, Byron Lee, Tiago R D Costa, José R Penadés, Gary Peltz, Yunhan Xu, Annalisa Pawlosky, Alan Karthikesalingam, Vivek Natarajan,
• Abstract要約: Gemini 2.0上に構築されたマルチエージェントシステムであるAIコサイシストを紹介する。 このAIの共同科学者は、新しい独創的な知識を解明し、明らかに新しい研究仮説を定式化することを目的としている。 システムの設計には、科学的手法にインスパイアされた仮説生成への生成、議論、進化のアプローチが組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.11351101913404
• License:
• Abstract: Scientific discovery relies on scientists generating novel hypotheses that undergo rigorous experimental validation. To augment this process, we introduce an AI co-scientist, a multi-agent system built on Gemini 2.0. The AI co-scientist is intended to help uncover new, original knowledge and to formulate demonstrably novel research hypotheses and proposals, building upon prior evidence and aligned to scientist-provided research objectives and guidance. The system's design incorporates a generate, debate, and evolve approach to hypothesis generation, inspired by the scientific method and accelerated by scaling test-time compute. Key contributions include: (1) a multi-agent architecture with an asynchronous task execution framework for flexible compute scaling; (2) a tournament evolution process for self-improving hypotheses generation. Automated evaluations show continued benefits of test-time compute, improving hypothesis quality. While general purpose, we focus development and validation in three biomedical areas: drug repurposing, novel target discovery, and explaining mechanisms of bacterial evolution and anti-microbial resistance. For drug repurposing, the system proposes candidates with promising validation findings, including candidates for acute myeloid leukemia that show tumor inhibition in vitro at clinically applicable concentrations. For novel target discovery, the AI co-scientist proposed new epigenetic targets for liver fibrosis, validated by anti-fibrotic activity and liver cell regeneration in human hepatic organoids. Finally, the AI co-scientist recapitulated unpublished experimental results via a parallel in silico discovery of a novel gene transfer mechanism in bacterial evolution. These results, detailed in separate, co-timed reports, demonstrate the potential to augment biomedical and scientific discovery and usher an era of AI empowered scientists.
• Abstract（参考訳）: 科学的発見は、厳格な実験検証を行う新しい仮説を生み出す科学者に依存している。 このプロセスを強化するために、Gemini 2.0上に構築されたマルチエージェントシステムであるAIコサイディストを紹介します。 このAIの共同科学者は、新しい独創的な知識を解明し、実証可能な新しい研究仮説と提案を定式化し、事前の証拠の上に構築し、科学者が提供する研究目標とガイダンスに合わせることを意図している。 システムの設計には、仮説生成への生成、議論、進化のアプローチが含まれており、科学的手法にインスパイアされ、テスト時間計算のスケーリングによって加速される。 1)フレキシブルな計算スケーリングのための非同期タスク実行フレームワークを備えたマルチエージェントアーキテクチャ、(2)自己改善仮説生成のためのトーナメント進化プロセス。 自動評価は、テスト時間計算の継続的な利点を示し、仮説品質を改善した。 本研究の目的は, 創薬, 新規な標的発見, 細菌の進化機構, 抗菌抵抗性の3つのバイオメディカル領域における開発と検証に焦点をあてることである。 本システムは, 臨床応用濃度で腫瘍抑制をin vitroで示す急性骨髄性白血病の候補を含む, 有望なバリデーションの候補を提案する。 新たな標的発見のために、AIの共同研究者は、ヒト肝オルガノイドにおける抗線維化活性と肝細胞再生によって検証された、肝線維化の新しいエピジェネティックターゲットを提案した。 最後に、AIの共同研究者は、細菌の進化における新しい遺伝子導入機構のサイリコ発見と並行して、未発表の実験結果を再カプセル化した。 これらの結果は、別々に報告され、バイオメディカルと科学的な発見を増強し、AIによって強化された科学者の時代を開拓する可能性を示している。

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