論文の概要: Agentic AI for Scientific Discovery: A Survey of Progress, Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08979v1
• Date: Wed, 12 Mar 2025 01:00:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:36:28.432736
• Title: Agentic AI for Scientific Discovery: A Survey of Progress, Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: 科学的発見のためのエージェントAI: 進歩,課題,今後の方向性に関する調査
• Authors: Mourad Gridach, Jay Nanavati, Khaldoun Zine El Abidine, Lenon Mendes, Christina Mack,
• Abstract要約: エージェントAIシステムは推論、計画、自律的な意思決定を行うことができる。 彼らは、科学者が文献のレビューを行い、仮説を作成し、実験を行い、結果を分析する方法を変えようとしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The integration of Agentic AI into scientific discovery marks a new frontier in research automation. These AI systems, capable of reasoning, planning, and autonomous decision-making, are transforming how scientists perform literature review, generate hypotheses, conduct experiments, and analyze results. This survey provides a comprehensive overview of Agentic AI for scientific discovery, categorizing existing systems and tools, and highlighting recent progress across fields such as chemistry, biology, and materials science. We discuss key evaluation metrics, implementation frameworks, and commonly used datasets to offer a detailed understanding of the current state of the field. Finally, we address critical challenges, such as literature review automation, system reliability, and ethical concerns, while outlining future research directions that emphasize human-AI collaboration and enhanced system calibration.
• Abstract（参考訳）: Agentic AIを科学的発見に統合することは、研究自動化の新たなフロンティアとなる。 推論、計画、自律的な意思決定が可能なこれらのAIシステムは、科学者が文献のレビューを行い、仮説を生成し、実験を行い、結果を分析する方法を変えようとしている。 このサーベイは、科学的な発見のためのエージェントAIの包括的概要を提供し、既存のシステムとツールを分類し、化学、生物学、材料科学といった分野における最近の進歩を強調している。 我々は、フィールドの現状を詳細に理解するために、重要な評価指標、実装フレームワーク、そして一般的に使用されるデータセットについて議論する。 最後に,文献レビューの自動化,システムの信頼性,倫理的懸念といった重要な課題に対処するとともに,人間とAIのコラボレーションとシステムキャリブレーションの強化を重視した今後の研究の方向性を概説する。

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