Два ИИ-помощника для научных исследований к вашим услугам
Журнал Nature рассказывает о двух системах ИИ, разработанных Google DeepMind и FutureHouse. Они предназначены для ускорения процесса научных открытий, а не для замены исследователей-людей.
Short Summary
Недавно журнал «Nature» представил две новые системы искусственного интеллекта — «Co-Scientist» от Google DeepMind и «Robin» от FutureHouse, которые призваны помочь исследователям ускорить процесс научных открытий, а не заменить человека. Обе системы используют мультиагентную архитектуру и способны выполнять полный цикл исследовательской работы: от генерации гипотез до разработки экспериментальных планов, интерпретации результатов и оптимизации гипотез.
Эти системы основаны на том, что научные открытия зависят от циклического процесса, и по мере усложнения научных тем исследователям требуется междисциплинарные знания. Co-Scientist создан на базе Gemini 2.0 и является универсальной мультиагентной системой, которая хотя на начальном этапе тестировалась в области биомедицины, но по своей конструкции применима ко всем научным дисциплинам; Robin же использует модели o4-mini от OpenAI и Claude 3.7 от Anthropic и ориентирован на экспериментальную биологию. Обе системы уже продемонстрировали свои возможности в лечении рака и поиске лекарств: Co-Scientist предложил новые кандидатные препараты и комбинированные методы лечения острого миелоидного лейкоза, а Robin выявил потенциальные схемы лечения возрастной макулярной дегенерации.
Стоит отметить, что обе команды подчёркивают: эти системы предназначены для сотрудничества с исследователями, и учёные всегда остаются в центре процесса принятия решений. Несмотря на огромный потенциал систем, авторы статьи отмечают, что все предложенные схемы лечения должны пройти строгие доклинические и клинические испытания для подтверждения их эффективности. Такое развитие событий предвещает примеры будущего использования AI-помощников в научных исследованиях, которые будут играть роль во многих областях науки.
Мультиагентная архитектура
Обе AI-системы могут использовать несколько автономных и специализированных AI-агентов для выполнения различных задач в исследованиях и оптимизации всего процесса
Применимость к областям знаний
Co-Scientist подходит для всех научных дисциплин, Robin ориентирован на экспериментальную биологию, обе системы на начальном этапе были сосредоточены на биомедицине
Эмпирические результаты
Co-Scientist обнаружил новые препараты для лечения острого миелоидного лейкоза и новые мишени при фиброзе печени, Robin выявил потенциальные схемы лечения возрастной макулярной дегенерации
Принцип человеко-машинного сотрудничества
Обе команды подчёркивают, что системы должны сотрудничать с исследователями, и учёные всегда остаются в процессе принятия решений
Text generated using AI

