論文の概要: Operationalizing Serendipity: Multi-Agent AI Workflows for Enhanced Materials Characterization with Theory-in-the-Loop

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06569v1
• Date: Thu, 07 Aug 2025 04:59:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.443523
• Title: Operationalizing Serendipity: Multi-Agent AI Workflows for Enhanced Materials Characterization with Theory-in-the-Loop
• Title（参考訳）: セレンディピティーの運用:理論に基づく材料特性評価のためのマルチエージェントAIワークフロー
• Authors: Lance Yao, Suman Samantray, Ayana Ghosh, Kevin Roccapriore, Libor Kovarik, Sarah Allec, Maxim Ziatdinov,
• Abstract要約: SciLinkは、材料研究におけるセレンディピティーを運用するために設計された、オープンソースのマルチエージェント人工知能フレームワークである。 実験観察、新規性評価、理論シミュレーションの直接的な自動リンクを生成する。 本稿では,原子分解能およびハイパースペクトルデータへの応用,リアルタイムな人間専門家指導の統合能力,研究ループを閉じる能力について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The history of science is punctuated by serendipitous discoveries, where unexpected observations, rather than targeted hypotheses, opened new fields of inquiry. While modern autonomous laboratories excel at accelerating hypothesis testing, their optimization for efficiency risks overlooking these crucial, unplanned findings. To address this gap, we introduce SciLink, an open-source, multi-agent artificial intelligence framework designed to operationalize serendipity in materials research by creating a direct, automated link between experimental observation, novelty assessment, and theoretical simulations. The framework employs a hybrid AI strategy where specialized machine learning models perform quantitative analysis of experimental data, while large language models handle higher-level reasoning. These agents autonomously convert raw data from materials characterization techniques into falsifiable scientific claims, which are then quantitatively scored for novelty against the published literature. We demonstrate the framework's versatility across diverse research scenarios, showcasing its application to atomic-resolution and hyperspectral data, its capacity to integrate real-time human expert guidance, and its ability to close the research loop by proposing targeted follow-up experiments. By systematically analyzing all observations and contextualizing them, SciLink provides a practical framework for AI-driven materials research that not only enhances efficiency but also actively cultivates an environment ripe for serendipitous discoveries, thereby bridging the gap between automated experimentation and open-ended scientific exploration.
• Abstract（参考訳）: 科学の歴史はセレンディピティースな発見によって語られ、仮説ではなく予期せぬ観察が新たな調査分野を開拓した。 現代の自律実験室は仮説テストの加速に優れていますが、これらの重要で計画外な結果を見越して効率のリスクを最適化しています。 このギャップに対処するため,材料研究におけるセレンディピティーを運用するために設計された,オープンソースのマルチエージェント人工知能フレームワークであるSciLinkを紹介した。 このフレームワークは、特殊な機械学習モデルが実験データの定量的分析を行うハイブリッドAI戦略を採用し、大きな言語モデルはより高いレベルの推論を処理する。 これらのエージェントは、素材のキャラクタリゼーション技術から得られた生データを偽装可能な科学的クレームに変換する。 我々は,原子分解能およびハイパースペクトルデータへの適用,リアルタイムな人間専門家指導の統合能力,目標とするフォローアップ実験を提案して研究ループを閉じる能力など,さまざまな研究シナリオにおけるフレームワークの汎用性を実証する。 すべての観察を体系的に分析し、それらを文脈化することで、SciLinkはAI駆動の材料研究のための実践的なフレームワークを提供する。

関連論文リスト

• Dynamic Knowledge Exchange and Dual-diversity Review: Concisely Unleashing the Potential of a Multi-Agent Research Team [53.38438460574943]
  IDVSCIは、大規模言語モデル(LLM)上に構築されたマルチエージェントフレームワークである。 動的知識交換機構とデュアルダイバーシティ・レビュー・パラダイムという2つの重要なイノベーションが組み込まれている。 結果は、IDVSCIが2つのデータセットで常に最高のパフォーマンスを達成していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-23T07:12:08Z)
• Automating Exploratory Multiomics Research via Language Models [22.302672656499315]
  PROTEUSは、生のデータファイルからデータ駆動仮説を生成する完全に自動化されたシステムである。 本稿では, 下流データ解析と仮説の提案が重要な分野である臨床プロテオゲノミクス(Proteogenomics)にProteusを適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-09T09:44:21Z)
• AI-Driven Automation Can Become the Foundation of Next-Era Science of Science Research [58.944125758758936]
  科学科学(Science of Science, SoS)は、科学的発見の基礎となるメカニズムを探求する。 人工知能(AI)の出現は、次世代のSoSに変革の機会をもたらす。 我々は、従来の手法よりもAIの利点を概説し、潜在的な制限について議論し、それらを克服するための経路を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-17T15:01:33Z)
• IRIS: Interactive Research Ideation System for Accelerating Scientific Discovery [27.218896203253987]
  IRISは、研究者が大規模言語モデル(LLM)を補助する科学的概念を活用するために設計されたオープンソースのプラットフォームである。 IRISは、モンテカルロ木探索(MCTS)による適応的なテスト時間計算拡張、きめ細かいフィードバック機構、クエリベースの文献合成など、アイデアを強化する革新的な機能を備えている。 我々は様々な分野の研究者とユーザスタディを行い、システムの有効性を検証し、アイデアの充実を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-23T14:01:36Z)
• Automating Exploratory Proteomics Research via Language Models [22.302672656499315]
  PROTEUSは、生データから科学的発見を行うための完全に自動化されたシステムである。 人間の介入なしに研究目的、分析結果、新しい生物学的仮説を包括的に作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T08:16:56Z)
• A Reliable Knowledge Processing Framework for Combustion Science using Foundation Models [0.0]
  この研究は、多様な燃焼研究データを処理し、実験研究、シミュレーション、文献にまたがるアプローチを導入している。 開発されたアプローチは、データのプライバシと精度を最適化しながら、計算と経済の費用を最小化する。 このフレームワークは、最小限の人間の監視で、常に正確なドメイン固有の応答を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-31T17:15:25Z)
• GFlowNets for AI-Driven Scientific Discovery [74.27219800878304]
  我々はGFlowNetsと呼ばれる新しい確率論的機械学習フレームワークを提案する。 GFlowNetsは、実験科学ループのモデリング、仮説生成、実験的な設計段階に適用できる。 我々は、GFlowNetsがAIによる科学的発見の貴重なツールになり得ると論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T17:29:43Z)

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。