論文の概要: SciForge: An AI-Native, Multimodal Workbench for Scientific Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16038v1
- Date: Fri, 17 Jul 2026 15:13:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.887331
- Title: SciForge: An AI-Native, Multimodal Workbench for Scientific Discovery
- Title（参考訳）: SciForge:科学発見のためのAI-Native、マルチモーダルワークベンチ
- Abstract要約: SciForgeはマルチモーダルな研究ネイティブAIワークベンチである。
検索、解析、モデルルーティング、ワークフローの実行、プロット、書き込み、プレゼンテーション生成がモジュラーエージェントアクセス可能なサービスとして実行される間、人間の判断のためにグラフィカルインターフェースを予約する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.99744520105086
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Scientific work increasingly spans heterogeneous artifacts -- papers, code, datasets, scientific file formats, model outputs, figures, manuscripts, and team decisions -- yet general-purpose AI assistants rarely preserve these objects as a coherent, auditable research state. We present SciForge, a multimodal research-native AI workbench that reserves the graphical interface for human judgment while search, parsing, model routing, workflow execution, plotting, writing, and presentation generation run as modular agent-accessible services. SciForge is built around five pillars: (i) \emph{goal-scoped scientific decision governance} for \textbf{goal-oriented} research, with review gates and shared review surfaces; (ii) \emph{translate-then-reason} for \textbf{multimodal} input, routing scientific objects through domain translators before the agent reasons; (iii) \emph{evidence governance} for \textbf{auditable} traceability, linking claims to provenance chains and audit findings; (iv) \emph{collaborative team science} for \textbf{collaborative} research, enabling multi-role decision governance, with shared team workspaces planned for future releases; and (v) \emph{real-world application scenarios} for \textbf{practical} impact, demonstrated through eight end-to-end user cases, with flagship demonstrations including multi-day agentic research sprints for gene discovery, AI-guided de novo protein design, molecular optimization, and genome-to-BGC discovery. The system combines a thin interaction layer, contextual research capability patterns, an Agent Runtime and Workflow Engine, an Evidence-DAG audit sidecar and a Scientific Model Router. SciForge currently runs as a desktop application, with mobile supervision support; future releases will deepen team collaboration. The system is open-source and available at https://github.com/AGI4Sci/SciForge
- Abstract（参考訳）: 科学研究は、論文、コード、データセット、科学ファイルフォーマット、モデル出力、数字、原稿、チーム決定など、異質な成果物にまたがっているが、汎用AIアシスタントは、これらのオブジェクトを一貫性のある監査可能な研究状態として保存することはめったにない。
我々は、探索、解析、モデルルーティング、ワークフローの実行、プロット、書き込み、プレゼンテーション生成がモジュラーエージェントアクセス可能なサービスとして実行されている間、人間の判断のためのグラフィカルインターフェースを予約するマルチモーダルな研究ネイティブAIワークベンチであるSciForgeを紹介する。
SciForgeは5つの柱を中心に構築されています。
(i)審査ゲート及び共有審査面を有する「textbf{goal-oriented}」研究のための「emph{goal-scoped scientific decision governance}」
(ii) \emph{translate-then-reason} for \textbf{multimodal} input, routing scientific objects through domain translator before the agent reasons
三 証明チェーン及び監査結果とクレームをリンクし、かつ、そのトレーサビリティに関する「emph{evidence governance}」
(iv)共有チームのワークスペースを将来のリリースに向けて計画し、マルチロールな意思決定管理を可能にする、‘textbf{collaborative}研究のための‘emph{collaborative team science}’。
(v) \emph{real-world application scenarios} for \textbf{practical} impact, showed through eight end-to-end user case, with flagship demonstrations with multi-day agentic research sprints for gene discovery, AI-guided de novo protein design, molecular optimization, and genome-to-BGC discovery。
このシステムは、薄いインタラクションレイヤ、コンテキスト研究機能パターン、エージェントランタイムとワークフローエンジン、Evidence-DAG監査サイドカー、Scientific Model Routerを組み合わせる。
SciForgeは現在デスクトップアプリケーションとして動作しており、モバイルの監視もサポートしている。
このシステムはオープンソースで、https://github.com/AGI4Sci/SciForgeで入手できる。
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