論文の概要: Aleks: AI powered Multi Agent System for Autonomous Scientific Discovery via Data-Driven Approaches in Plant Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19383v1
- Date: Tue, 26 Aug 2025 19:25:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.408342
- Title: Aleks: AI powered Multi Agent System for Autonomous Scientific Discovery via Data-Driven Approaches in Plant Science
- Title（参考訳）: Aleks: 植物科学におけるデータ駆動アプローチによる自律科学的発見のためのAIによるマルチエージェントシステム
- Authors: Daoyuan Jin, Nick Gunner, Niko Carvajal Janke, Shivranjani Baruah, Kaitlin M. Gold, Yu Jiang,
- Abstract要約: Aleksは、ドメイン知識、データ分析、機械学習を統合するAIベースのマルチエージェントシステムである。
ブドウの赤斑病に関するケーススタディでは、アレクスは生物学的に有意義な特徴を徐々に特定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.208150268656415
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Modern plant science increasingly relies on large, heterogeneous datasets, but challenges in experimental design, data preprocessing, and reproducibility hinder research throughput. Here we introduce Aleks, an AI-powered multi-agent system that integrates domain knowledge, data analysis, and machine learning within a structured framework to autonomously conduct data-driven scientific discovery. Once provided with a research question and dataset, Aleks iteratively formulated problems, explored alternative modeling strategies, and refined solutions across multiple cycles without human intervention. In a case study on grapevine red blotch disease, Aleks progressively identified biologically meaningful features and converged on interpretable models with robust performance. Ablation studies underscored the importance of domain knowledge and memory for coherent outcomes. This exploratory work highlights the promise of agentic AI as an autonomous collaborator for accelerating scientific discovery in plant sciences.
- Abstract（参考訳）: 現代の植物科学は大規模で異質なデータセットにますます依存しているが、実験設計、データ前処理、再現性といった課題は研究のスループットを妨げている。
ここでは、構造化フレームワークにドメイン知識、データ分析、機械学習を統合するAIによるマルチエージェントシステムであるAleksを紹介し、データ駆動型科学的発見を自律的に実施する。
研究の質問とデータセットが提供されると、Aleksは反復的に問題を定式化し、代替モデリング戦略を探求し、人間の介入なしに複数のサイクルにわたるソリューションを洗練した。
ブドウ赤斑病のケーススタディでは、アレクスは生物学的に有意な特徴を徐々に同定し、頑健な性能を持つ解釈可能なモデルに収束した。
アブレーション研究は、コヒーレントな結果に対するドメイン知識と記憶の重要性を強調した。
この探索的な研究は、植物科学における科学的発見を加速するための自律的な協力者としてのエージェントAIの約束を強調している。
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