論文の概要: The AI Scientist-v2: Workshop-Level Automated Scientific Discovery via Agentic Tree Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08066v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 18:44:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 14:20:32.440333
• Title: The AI Scientist-v2: Workshop-Level Automated Scientific Discovery via Agentic Tree Search
• Title（参考訳）: AI Scientist-v2: エージェントツリー検索によるワークショップレベルの科学的発見
• Authors: Yutaro Yamada, Robert Tjarko Lange, Cong Lu, Shengran Hu, Chris Lu, Jakob Foerster, Jeff Clune, David Ha,
• Abstract要約: AI Scientist-v2は、AIが生成した最初のピアレビュー受け入れワークショップ用紙を生産できるエンドツーエンドのエージェントシステムである。 科学的な仮説を反復的に定式化し、実験を設計し、実行し、データを分析し、視覚化し、科学的な原稿を自律的に作成する。 ある写本は、平均的な人間の受け入れ閾値を超える十分なスコアを達成し、完全なAI生成論文がピアレビューをうまくナビゲートした最初の事例となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.93028430619359
• License:
• Abstract: AI is increasingly playing a pivotal role in transforming how scientific discoveries are made. We introduce The AI Scientist-v2, an end-to-end agentic system capable of producing the first entirely AI generated peer-review-accepted workshop paper. This system iteratively formulates scientific hypotheses, designs and executes experiments, analyzes and visualizes data, and autonomously authors scientific manuscripts. Compared to its predecessor (v1, Lu et al., 2024 arXiv:2408.06292), The AI Scientist-v2 eliminates the reliance on human-authored code templates, generalizes effectively across diverse machine learning domains, and leverages a novel progressive agentic tree-search methodology managed by a dedicated experiment manager agent. Additionally, we enhance the AI reviewer component by integrating a Vision-Language Model (VLM) feedback loop for iterative refinement of content and aesthetics of the figures. We evaluated The AI Scientist-v2 by submitting three fully autonomous manuscripts to a peer-reviewed ICLR workshop. Notably, one manuscript achieved high enough scores to exceed the average human acceptance threshold, marking the first instance of a fully AI-generated paper successfully navigating a peer review. This accomplishment highlights the growing capability of AI in conducting all aspects of scientific research. We anticipate that further advancements in autonomous scientific discovery technologies will profoundly impact human knowledge generation, enabling unprecedented scalability in research productivity and significantly accelerating scientific breakthroughs, greatly benefiting society at large. We have open-sourced the code at https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2 to foster the future development of this transformative technology. We also discuss the role of AI in science, including AI safety.
• Abstract（参考訳）: AIは、科学的発見の作り方を変える上で、ますます重要な役割を担っている。 The AI Scientist-v2は、完全にAIが生成し、ピアレビューが受け入れられる最初のワークショップペーパーを作成できるエンドツーエンドのエージェントシステムである。 このシステムは、科学的仮説を反復的に定式化し、実験を設計し、実行し、データを分析し、視覚化し、科学写本を自律的に作成する。 前者(v1, Lu et al , 2024 arXiv:2408.06292)と比較すると、AI Scientist-v2は、人間が認可したコードテンプレートへの依存を排除し、さまざまな機械学習ドメインを効果的に一般化し、専用の実験マネージャエージェントが管理する新しいプログレッシブなエージェント木探索手法を活用する。 さらに、視覚言語モデル(VLM)フィードバックループを統合して、画像のコンテンツや美学を反復的に改善することで、AIレビュアーコンポーネントを強化する。 AI Scientist-v2は、ピアレビューされたICLRワークショップに3つの完全に自律的な原稿を提出することで評価した。 注目すべきは、ある写本が平均的な人間の受け入れ閾値を超える十分なスコアを達成し、完全なAI生成論文がピアレビューをうまくナビゲートした最初の事例となったことだ。 この成果は、科学研究のあらゆる側面を遂行する上で、AIの増大する能力を強調している。 我々は、自律的な科学的発見技術のさらなる進歩が人間の知識生成に大きな影響を与えることを予測し、研究生産性における前例のないスケーラビリティを実現し、科学的なブレークスルーを著しく加速し、社会全体に大きな恩恵をもたらすことを期待する。 我々は、このトランスフォーメーション技術の今後の発展を促進するために、https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2でコードをオープンソース化しました。 また、AI安全性を含む科学におけるAIの役割についても論じる。

関連論文リスト

• Evaluating Sakana's AI Scientist for Autonomous Research: Wishful Thinking or an Emerging Reality Towards 'Artificial Research Intelligence' (ARI)? [19.524056927240498]
  サカナは先日,AI Scientistを導入して,自律的に研究を行うこと,すなわち,私たちがARI(Artificial Research Intelligence)と呼ぶものを達成したことを示唆している,と主張している。 AI Scientistの評価は、重大な欠点を明らかにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T06:22:03Z)
• Transforming Science with Large Language Models: A Survey on AI-assisted Scientific Discovery, Experimentation, Content Generation, and Evaluation [58.064940977804596]
  多くの新しいAIモデルとツールが提案され、世界中の研究者や学者が研究をより効果的かつ効率的に実施できるようにすることを約束している。 これらのツールの欠点と誤用の可能性に関する倫理的懸念は、議論の中で特に顕著な位置を占める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-07T18:26:45Z)
• AIGS: Generating Science from AI-Powered Automated Falsification [17.50867181053229]
  本稿では,重要な研究プロセスを代表する役割を担ったマルチエージェントシステムである,フルプロセスAIGSシステムのベビーステップとして,Baby-AIGSを提案する。 3つのタスクの実験では、Baby-AIGSは経験豊富な人間の研究者と同等ではないが、有意義な科学的発見を産み出すことができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-17T13:40:35Z)
• Many Heads Are Better Than One: Improved Scientific Idea Generation by A LLM-Based Multi-Agent System [62.832818186789545]
  Virtual Scientists (VirSci) は、科学研究に固有のチームワークを模倣するために設計されたマルチエージェントシステムである。 VirSciは研究のアイデアを共同で生成し、評価し、洗練するエージェントのチームを組織している。 このマルチエージェントアプローチは、新しい科学的アイデアを生み出す上で、最先端の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T07:16:22Z)
• The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery [14.465756130099091]
  本稿では,完全自動科学的発見のための最初の包括的枠組みについて述べる。 我々は、新しい研究アイデアを生成し、コードを書き、実験を実行し、結果を視覚化し、その結果を説明するThe AI Scientistを紹介します。 原則として、このプロセスは、人間の科学コミュニティのように行動しながら、オープンな方法でアイデアを反復的に発展させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T16:58:11Z)
• "Turing Tests" For An AI Scientist [0.0]
  本稿では,AIエージェントが独立して科学的研究を行うことができるかどうかを評価するために,AI科学者の研修試験を提案する。 我々は,AIエージェントが様々な科学領域において画期的な発見を行う能力を評価する7つのベンチマークテストを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T05:14:27Z)
• Drivers and Barriers of AI Adoption and Use in Scientific Research [0.0]
  我々は、科学者の人的資本と、協力者や機関のネットワークで利用可能な外部リソースに焦点をあて、科学研究におけるAIの統合について研究する。 我々の結果は、AIは探索の趣味を持つドメイン科学者によって開拓され、コンピュータ科学者、経験豊富なAI科学者、そして初期のキャリア研究者のネットワークに埋め込まれていることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T14:49:13Z)
• Exploration with Principles for Diverse AI Supervision [88.61687950039662]
  次世代の予測を用いた大規模トランスフォーマーのトレーニングは、AIの画期的な進歩を生み出した。 この生成AIアプローチは印象的な結果をもたらしたが、人間の監督に大きく依存している。 この人間の監視への強い依存は、AIイノベーションの進歩に重大なハードルをもたらす。 本稿では,高品質なトレーニングデータを自律的に生成することを目的とした,探索型AI(EAI)という新しいパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T07:03:39Z)
• The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop Artificial Intelligence [67.70415658080121]
  機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。 AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。 ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-09T21:16:56Z)
• The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and Strategies [97.5153823429076]
  この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。 データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T23:23:39Z)
• Learning from learning machines: a new generation of AI technology to meet the needs of science [59.261050918992325]
  科学的な発見のためのAIの有用性を高めるための新たな機会と課題を概説する。 産業におけるAIの目標と科学におけるAIの目標の区別は、データ内のパターンを識別することと、データから世界のパターンを発見することとの間に緊張を生じさせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-27T00:55:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。