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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22444v2
• Date: Thu, 03 Apr 2025 17:55:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:56:00.416113
• Title: Scaling Laws in 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: 自律的なジェネラリスト科学者(AGS)の概念は、エージェントAIとエンボディロボットを組み合わせて、研究ライフサイクル全体を自動化している。 AGSは科学的発見に必要な時間と資源を大幅に削減することを目指している。 これらの自律的なシステムが研究プロセスにますます統合されるにつれて、科学的な発見が新しいスケーリング法則に従うかもしれないという仮説を立てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.3420699173245
• License:
• Abstract: Scientific discovery is poised for rapid advancement through advanced robotics and artificial intelligence. Current scientific practices face substantial limitations as manual experimentation remains time-consuming and resource-intensive, while multidisciplinary research demands knowledge integration beyond individual researchers' expertise boundaries. Here, we envision an autonomous generalist scientist (AGS) concept combines agentic AI and embodied robotics to automate the entire research lifecycle. This system could dynamically interact with both physical and virtual environments while facilitating the integration of knowledge across diverse scientific disciplines. By deploying these technologies throughout every research stage -- spanning literature review, hypothesis generation, experimentation, and manuscript writing -- and incorporating internal reflection alongside external feedback, this system aims to significantly reduce the time and resources needed for scientific discovery. Building on the evolution from virtual AI scientists to versatile generalist AI-based robot scientists, AGS promises groundbreaking potential. As these autonomous systems become increasingly integrated into the research process, we hypothesize that scientific discovery might adhere to new scaling laws, potentially shaped by the number and capabilities of these autonomous systems, offering novel perspectives on how knowledge is generated and evolves. The adaptability of embodied robots to extreme environments, paired with the flywheel effect of accumulating scientific knowledge, holds the promise of continually pushing beyond both physical and intellectual frontiers.
• Abstract（参考訳）: 科学的な発見は、高度なロボティクスと人工知能によって急速に進歩する可能性がある。 現在の科学的な実践は、手動の実験が時間と資源を消費し続けているのに対して、多分野の研究は個々の研究者の専門知識の境界を越えて知識の統合を要求するため、かなりの制限に直面している。 ここでは、エージェントAIと組込みロボットを組み合わせた自律的なジェネラリスト科学者(AGS)の概念を想定し、研究ライフサイクル全体を自動化します。 このシステムは物理環境と仮想環境の両方と動的に相互作用し、多様な科学分野における知識の統合を促進する。 これらの技術は、文献レビュー、仮説生成、実験、原稿執筆など、あらゆる研究段階に展開し、外部からのフィードバックとともに内部反射を取り入れることで、科学的発見に必要な時間とリソースを大幅に削減することを目指している。 AGSは、仮想AI科学者から汎用的な汎用AIベースのロボット科学者への進化に基づいて、画期的な可能性を約束している。 これらの自律的なシステムが研究プロセスに統合されるにつれて、科学的な発見は新たなスケーリング法則に則り、これらの自律的なシステムの数と能力によって形作られる可能性があり、知識の生成と進化に関する新たな視点を提供する、という仮説を立てる。 エンボディされたロボットの極端な環境への適応性は、科学的知識を蓄積するフライホイール効果と相まって、物理的なフロンティアと知的フロンティアの両方を超えて継続的に押し続けるという約束を保っている。

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