論文の概要: AstroAgents: A Multi-Agent AI for Hypothesis Generation from Mass Spectrometry Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23170v1
• Date: Sat, 29 Mar 2025 17:58:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:36:28.027591
• Title: AstroAgents: A Multi-Agent AI for Hypothesis Generation from Mass Spectrometry Data
• Title（参考訳）: AstroAgents: 質量分析データから仮説生成のためのマルチエージェントAI
• Authors: Daniel Saeedi, Denise Buckner, Jose C. Aponte, Amirali Aghazadeh,
• Abstract要約: 質量分析データから仮説生成のための大規模言語モデルに基づくマルチエージェントAIシステムAstroAgentsを紹介する。 AstroAgentsは、データアナリスト、プランナー、3人のドメインサイエンティスト、アキュミュレータ、文学レビュアー、批評家の8人の協力エージェントで構成されている。 AstroAgentsを評価するために、天文学の専門家は100以上の仮説の新規性と妥当性を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2749898166276853
• License:
• Abstract: With upcoming sample return missions across the solar system and the increasing availability of mass spectrometry data, there is an urgent need for methods that analyze such data within the context of existing astrobiology literature and generate plausible hypotheses regarding the emergence of life on Earth. Hypothesis generation from mass spectrometry data is challenging due to factors such as environmental contaminants, the complexity of spectral peaks, and difficulties in cross-matching these peaks with prior studies. To address these challenges, we introduce AstroAgents, a large language model-based, multi-agent AI system for hypothesis generation from mass spectrometry data. AstroAgents is structured around eight collaborative agents: a data analyst, a planner, three domain scientists, an accumulator, a literature reviewer, and a critic. The system processes mass spectrometry data alongside user-provided research papers. The data analyst interprets the data, and the planner delegates specific segments to the scientist agents for in-depth exploration. The accumulator then collects and deduplicates the generated hypotheses, and the literature reviewer identifies relevant literature using Semantic Scholar. The critic evaluates the hypotheses, offering rigorous suggestions for improvement. To assess AstroAgents, an astrobiology expert evaluated the novelty and plausibility of more than a hundred hypotheses generated from data obtained from eight meteorites and ten soil samples. Of these hypotheses, 36% were identified as plausible, and among those, 66% were novel. Project website: https://astroagents.github.io/
• Abstract（参考訳）: 太陽系を横断するサンプルリターンミッションと質量分析データの可用性の向上により、既存の天体生物学文献の文脈内でそのようなデータを分析し、地球上の生命の出現に関する実証可能な仮説を生成する方法が緊急に必要となる。 質量分析データからの仮説生成は、環境汚染物質、スペクトルピークの複雑さ、これらのピークを以前の研究と交差させることの困難さなどの要因により困難である。 これらの課題に対処するために、質量分析データから仮説を生成するための大規模言語モデルに基づくマルチエージェントAIシステムAstroAgentsを紹介する。 AstroAgentsは、データアナリスト、プランナー、ドメインサイエンティスト3人、アキュミュレータ、文献レビュアー、批評家の8人の協力エージェントで構成されている。 このシステムは、ユーザが提供する研究論文とともに質量分析データを処理する。 データアナリストはデータを解釈し、プランナーは特定のセグメントを科学者に委譲し、詳細な調査を行う。 アキュムレータは生成した仮説を収集・復号し、文献レビュアーはセマンティックスカラーを用いて関連する文献を識別する。 批評家は仮説を評価し、改善のための厳格な提案を提示した。 AstroAgentsを評価するために、天文学の専門家は8つの隕石と10の土壌サンプルから得られたデータから得られた100以上の仮説の新規性と妥当性を評価した。 これらの仮説のうち36%が可塑性と同定され、そのうち66%が新規である。 プロジェクトウェブサイト: https://astroagents.github.io/

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