論文の概要: The Denario project: Deep knowledge AI agents for scientific discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26887v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 18:00:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 17:52:15.878866
• Title: The Denario project: Deep knowledge AI agents for scientific discovery
• Title（参考訳）: Denarioプロジェクト:科学発見のための深層知識AIエージェント
• Authors: Francisco Villaescusa-Navarro, Boris Bolliet, Pablo Villanueva-Domingo, Adrian E. Bayer, Aidan Acquah, Chetana Amancharla, Almog Barzilay-Siegal, Pablo Bermejo, Camille Bilodeau, Pablo Cárdenas Ramírez, Miles Cranmer, Urbano L. França, ChangHoon Hahn, Yan-Fei Jiang, Raul Jimenez, Jun-Young Lee, Antonio Lerario, Osman Mamun, Thomas Meier, Anupam A. Ojha, Pavlos Protopapas, Shimanto Roy, David N. Spergel, Pedro Tarancón-Álvarez, Ujjwal Tiwari, Matteo Viel, Digvijay Wadekar, Chi Wang, Bonny Y. Wang, Licong Xu, Yossi Yovel, Shuwen Yue, Wen-Han Zhou, Qiyao Zhu, Jiajun Zou, Íñigo Zubeldia,
• Abstract要約: 私たちは、科学研究アシスタントとして機能するように設計されたAIマルチエージェントシステムであるDenarioを紹介します。 アイデアの生成、文献の確認、研究計画の策定、コードの作成と実行、プロットの作成、科学論文の起草とレビューなど、さまざまなタスクをこなすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.386777894193842
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Denario, an AI multi-agent system designed to serve as a scientific research assistant. Denario can perform many different tasks, such as generating ideas, checking the literature, developing research plans, writing and executing code, making plots, and drafting and reviewing a scientific paper. The system has a modular architecture, allowing it to handle specific tasks, such as generating an idea, or carrying out end-to-end scientific analysis using Cmbagent as a deep-research backend. In this work, we describe in detail Denario and its modules, and illustrate its capabilities by presenting multiple AI-generated papers generated by it in many different scientific disciplines such as astrophysics, biology, biophysics, biomedical informatics, chemistry, material science, mathematical physics, medicine, neuroscience and planetary science. Denario also excels at combining ideas from different disciplines, and we illustrate this by showing a paper that applies methods from quantum physics and machine learning to astrophysical data. We report the evaluations performed on these papers by domain experts, who provided both numerical scores and review-like feedback. We then highlight the strengths, weaknesses, and limitations of the current system. Finally, we discuss the ethical implications of AI-driven research and reflect on how such technology relates to the philosophy of science. We publicly release the code at https://github.com/AstroPilot-AI/Denario. A Denario demo can also be run directly on the web at https://huggingface.co/spaces/astropilot-ai/Denario, and the full app will be deployed on the cloud.
• Abstract（参考訳）: 私たちは、科学研究アシスタントとして機能するように設計されたAIマルチエージェントシステムであるDenarioを紹介します。 デノリオは、アイデアの生成、文献の確認、研究計画の策定、コードの作成と実行、プロットの作成、科学論文の起草とレビューなど、さまざまなタスクをこなすことができる。 システムにはモジュールアーキテクチャがあり、アイデアの生成や、Cmbagentをディープラーニングバックエンドとして使用したエンドツーエンドの科学的分析など、特定のタスクを処理できる。 本研究は、デノリオとそのモジュールについて詳述し、天体物理学、生物学、生物物理学、生物医学情報学、化学、物質科学、数理物理学、医学、神経科学、惑星科学など、様々な科学分野において生成された複数のAI生成論文を提示することにより、その能力を説明する。 Denario氏はまた、異なる分野のアイデアを組み合わせることにも長けており、量子物理学や機械学習の手法を天体物理学のデータに適用する論文でこれを説明している。 本稿では,これらの論文に対して,数値スコアとレビューライクなフィードバックを提供するドメインエキスパートによる評価を報告する。 次に、現在のシステムの長所、短所、限界を強調します。 最後に、AIによる研究の倫理的意味について議論し、その技術が科学哲学にどのように関係しているかを考察する。 コードについてはhttps://github.com/AstroPilot-AI/Denario.comで公開しています。 Denarioデモはhttps://huggingface.co/spaces/astropilot-ai/DenarioでWeb上で直接実行することもできる。

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