論文の概要: Scaling Laws of Scientific Discovery with AI and Robot Scientists

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22444v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 14:00:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:28:51.703450
• Title: Scaling Laws of Scientific Discovery with AI and Robot Scientists
• Title（参考訳）: AIとロボット科学者による科学的発見の法則のスケーリング
• Authors: Pengsong Zhang, Heng Zhang, Huazhe Xu, Renjun Xu, Zhenting Wang, Cong Wang, Animesh Garg, Zhibin Li, Arash Ajoudani, Xinyu Liu,
• Abstract要約: 我々は、エージェントAIと組込みロボットを融合した自律的なジェネリスト科学者(AGS)システムを構想する。 高度なAIとロボット技術を、仮説の定式化からピアリーな原稿まであらゆる段階に組み込むことで、AGSは科学研究に必要な時間とリソースを削減できる。 我々は、そのようなシステムの増殖と高度化によって、科学的発見が新たなスケーリング法則に従う未来を予見する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.3420699173245
• License:
• Abstract: The rapid evolution of scientific inquiry highlights an urgent need for groundbreaking methodologies that transcend the limitations of traditional research. Conventional approaches, bogged down by manual processes and siloed expertise, struggle to keep pace with the demands of modern discovery. We envision an autonomous generalist scientist (AGS) system-a fusion of agentic AI and embodied robotics-that redefines the research lifecycle. This system promises to autonomously navigate physical and digital realms, weaving together insights from disparate disciplines with unprecedented efficiency. By embedding advanced AI and robot technologies into every phase-from hypothesis formulation to peer-ready manuscripts-AGS could slash the time and resources needed for scientific research in diverse field. We foresee a future where scientific discovery follows new scaling laws, driven by the proliferation and sophistication of such systems. As these autonomous agents and robots adapt to extreme environments and leverage a growing reservoir of knowledge, they could spark a paradigm shift, pushing the boundaries of what's possible and ushering in an era of relentless innovation.
• Abstract（参考訳）: 科学的調査の急速な進化は、従来の研究の限界を超越する画期的な方法論の緊急の必要性を浮き彫りにしている。 従来のアプローチは手動のプロセスやサイロ化された専門知識によって根絶され、現代の発見の要求に合わせたペースを維持するのに苦労した。 我々は、自律的なジェネラリスト科学者(AGS)システム - エージェントAIとエンボディロボットの融合 - が研究ライフサイクルを再定義することを期待している。 このシステムは、物理的な領域とデジタル領域を自律的にナビゲートし、異なる分野からの洞察を前例のない効率で織り込むことを約束する。 高度なAIとロボット技術を、仮説の定式化からピアリーな原稿まであらゆる段階に組み込むことで、AGSはさまざまな分野の科学研究に必要な時間とリソースを削減できる。 我々は、そのようなシステムの増殖と高度化によって、科学的発見が新たなスケーリング法則に従う未来を予見する。 これらの自律型エージェントとロボットは極端な環境に適応し、知識の蓄積を増大させるため、可能な限りの限界を押し広げ、絶え間ないイノベーションの時代に導く、パラダイムシフトを引き起こす可能性がある。

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