論文の概要: PiFlow: Principle-aware Scientific Discovery with Multi-Agent Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15047v1
• Date: Wed, 21 May 2025 03:09:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:58.831649
• Title: PiFlow: Principle-aware Scientific Discovery with Multi-Agent Collaboration
• Title（参考訳）: PiFlow: マルチエージェントコラボレーションによる原則を意識した科学的発見
• Authors: Yingming Pu, Tao Lin, Hongyu Chen,
• Abstract要約: 自動科学的発見のための情報理論フレームワークである textttPiFlow を紹介する。 提案手法は,曲線下面積の73.55%増加を反映して,発見効率を著しく向上させる。 全体として、textttPiFlowはPlug-and-Playメソッドとして機能し、高度に効率的な自動科学的発見における新しいパラダイムシフトを確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.640689981816852
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM)-based multi-agent systems (MAS) demonstrate remarkable potential for scientific discovery. Existing approaches, however, often automate scientific discovery using predefined workflows that lack rationality constraints. This often leads to aimless hypothesizing and a failure to consistently link hypotheses with evidence, thereby hindering systematic uncertainty reduction. Overcoming these limitations fundamentally requires systematic uncertainty reduction. We introduce \texttt{PiFlow}, an information-theoretical framework, treating automated scientific discovery as a structured uncertainty reduction problem guided by principles (e.g., scientific laws). In evaluations across three distinct scientific domains -- discovering nanomaterial structures, bio-molecules, and superconductor candidates with targeted properties -- our method significantly improves discovery efficiency, reflected by a 73.55\% increase in the Area Under the Curve (AUC) of property values versus exploration steps, and enhances solution quality by 94.06\% compared to a vanilla agent system. Overall, \texttt{PiFlow} serves as a Plug-and-Play method, establishing a novel paradigm shift in highly efficient automated scientific discovery, paving the way for more robust and accelerated AI-driven research. Code is publicly available at our \href{https://github.com/amair-lab/PiFlow}{GitHub}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) に基づくマルチエージェントシステム (MAS) は, 科学的発見の可能性を示す。 しかし、既存のアプローチはしばしば合理性制約を欠いた事前定義されたワークフローを使用して科学的発見を自動化する。 これはしばしば目的のない仮説を立て、仮説を証拠と一貫して結びつけることに失敗し、体系的な不確実性低下を妨げる。 これらの制限を克服するには、系統的な不確実性削減が必要である。 本稿では,情報理論の枠組みである‘texttt{PiFlow} を導入し,自動科学的発見を原理(科学法則など)によって導かれる構造的不確実性低減問題として扱う。 本手法は, ナノ材料構造, 生体分子, 超伝導体候補を対象とする3分野にわたる評価において, 発見効率を著しく向上させるとともに, 物性値と探索工程の面積(AUC)の73.55 %増加を反映し, バニラ剤システムと比較して溶液品質を94.06 %向上させる。 全体として、‘texttt{PiFlow} は Plug-and-Play メソッドとして機能し、高度に効率的な自動科学的発見における新たなパラダイムシフトを確立し、より堅牢で迅速なAI駆動型研究への道を開いた。 コードは我々の \href{https://github.com/amair-lab/PiFlow}{GitHub} で公開されている。

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