論文の概要: Towards Scientific Intelligence: A Survey of LLM-based Scientific Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24047v2
• Date: Thu, 17 Apr 2025 07:26:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-19 00:41:30.564161
• Title: Towards Scientific Intelligence: A Survey of LLM-based Scientific Agents
• Title（参考訳）: 科学インテリジェンスへ向けて : LLMを基盤とした科学エージェントの探索
• Authors: Shuo Ren, Pu Jian, Zhenjiang Ren, Chunlin Leng, Can Xie, Jiajun Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、重要なタスクを自動化する科学的エージェントへと進化している。 汎用LLMとは異なり、特殊エージェントはドメイン固有の知識、高度なツールセット、堅牢な検証メカニズムを統合する。 一般的なエージェントと異なる理由と、さまざまな科学分野の研究を進める方法を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.74019905854637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As scientific research becomes increasingly complex, innovative tools are needed to manage vast data, facilitate interdisciplinary collaboration, and accelerate discovery. Large language models (LLMs) are now evolving into LLM-based scientific agents that automate critical tasks, ranging from hypothesis generation and experiment design to data analysis and simulation. Unlike general-purpose LLMs, these specialized agents integrate domain-specific knowledge, advanced tool sets, and robust validation mechanisms, enabling them to handle complex data types, ensure reproducibility, and drive scientific breakthroughs. This survey provides a focused review of the architectures, design, benchmarks, applications, and ethical considerations surrounding LLM-based scientific agents. We highlight why they differ from general agents and the ways in which they advance research across various scientific fields. By examining their development and challenges, this survey offers a comprehensive roadmap for researchers and practitioners to harness these agents for more efficient, reliable, and ethically sound scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 科学研究が複雑化するにつれて、膨大なデータを管理し、学際的なコラボレーションを促進し、発見を加速するために革新的なツールが必要である。 大規模言語モデル(LLM)は、仮説生成や実験設計からデータ分析やシミュレーションまで、重要なタスクを自動化するLLMベースの科学エージェントへと進化している。 汎用LLMとは異なり、これらの特殊エージェントはドメイン固有の知識、高度なツールセット、堅牢な検証メカニズムを統合し、複雑なデータタイプを処理し、再現性を確保し、科学的なブレークスルーを促進する。 この調査は、LLMベースの科学エージェントを取り巻くアーキテクチャ、設計、ベンチマーク、応用、倫理的考察の焦点を絞ったレビューを提供する。 一般的なエージェントと異なる理由と、さまざまな科学分野の研究を進める方法を強調します。 この調査は、彼らの開発と課題を調べることで、研究者や実践者がこれらのエージェントをより効率的で信頼性があり、倫理的に健全な科学的発見に活用するための包括的なロードマップを提供する。

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