Google hat einen KI-angetriebenen wissenschaftlichen Forschungsassistenten vorgestellt, der wissenschaftliche Hypothesen generieren soll-manchmal bevor menschliche Forscher ihre Ergebnisse veröffentlichen. In mehreren Fällen identifizierte es genau die Forschungspfade, die später unveröffentlichte wissenschaftliche Entdeckungen übereinstimmten. src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/02/aicoscientist-1-components-via-google-1024×489.jpg”href=”https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-coientist/”> Google Research Blog Post , wobei das Unternehmen beschreibt, wie der AI-Co-Scientist die Forscher unterstützt, in der frühen Stages der frühen Stages der wissenschaftlichen Anfragen. Works
Google AI-Co-Wissenschaftlerin wird als ein Multi-Agent-System erstellt, das darauf abzielt, wissenschaftliche Hypothesen zu generieren, zu bewerten und zu verfeinern-und die Annäherung an die Entdeckung des Menschen. Im Gegensatz zu Standard-KI-Modellen, die nur Informationen abrufen, ist dieses System so konzipiert, dass sie neuartige Forschungsrichtungen vorschlagen, die durch wissenschaftliche Literatur, Datenanalyse und automatisiertes Denken unterstützt werden.
Laut Google, dem Co-Co-Wissenschaftler, der mit der Koordination mehrerer spezieller Agenten, die jeweils eine Differenzierung des Scientific-Arguming-Prozesses erfüllen, werden die multiplen Spezialagenturen erstellt. Alle arbeiten in einem iterativen Zyklus zusammen, um Forschungshypothesen und experimentelle Ansätze zu verfeinern. Ranking, Evolution, Nähe und Meta-Review-die von der wissenschaftlichen Methode selbst inspiriert sind. Diese Wirkstoffe verwenden automatisiertes Feedback, um Hypothesen iterativ zu erzeugen, zu bewerten und zu verfeinern, was zu einem selbstverwirkenden Zyklus von zunehmend hochwertiger und neuer Ausgaben führt.”
Das System ist ebenfalls nicht statisch. Vorschläge.
Timeline der AI-Kostu-Auswachungs-Re-Discovery-Forschungs-Forschungs-Timel für einen neuartigen Genmechanik. CF-PICI-Mobilisierung Entdeckung. (Bild: Google)
Ein ähnlicher Test bei Stanford, der sich auf Leberfibrose konzentriert, ein Zustand, bei dem Narbengewebe in der Leber aufbaut. Die AI von Google analysierte pharmazeutische Daten, um vorhandene Arzneimittel zu identifizieren, die möglicherweise als Behandlungen umgesetzt werden. und die Fleming-Initiative, die Teil des Teams hinter der neuartigen Gententransfermechanismusstudie war, Die Financial Times. Der Co-Wissenschaftler ist als Multi-Agent-System strukturiert. Strategie
Der Co-Wissenschaftler von AI ist kein isoliertes Experiment, sondern Teil der breiteren Bemühungen von Google, KI in wissenschaftliche Forschung zu integrieren. Die DeepMind Division des Unternehmens hat die kI-gesteuerte biologische Forschung durchgeführt, insbesondere über Alphafold 3. Google hat einige seiner Erkenntnisse in das Co-Wissenschaftler-Tool von AI integriert, sodass es biologische Prozesse mit größerer Genauigkeit analysieren kann. Diese Projekte spiegeln einen wachsenden Trend wider, bei dem KI nicht nur für die Erzeugung der Hypothesen verwendet wird, sondern auch für praktische Anwendungen in Biotechnologie und Drogenentdeckung. Mehrere Wettbewerber entwickeln Systeme, die darauf abzielen, die Erkennung von Wissen mit unterschiedlichen Ansätzen und Zielen zu optimieren. Berichte. Anstatt zu erwarten, dass Benutzer unterschiedliche Quellen durchsuchen, zielt Deep Research darauf ab, den Prozess zu vereinfachen, indem sie als proaktiver Partner dienen, der sich sammelt, organisiert, und liefert Einblicke in kohäsiver Weise. Die Verwirrung von AI-generierten Reaktionen zu erhalten. Mit Google, OpenAI und Verwirrung AI, die sich mit allen sich entwickelnden Modellen entwickeln, bewegt sich das Feld zu einer Zukunft, in der die wissenschaftliche Erforschung durch künstliche Intelligenz stark verstärkt wird. Einerseits könnte die Fähigkeit, Hypothesen schnell zu erzeugen und zu rangieren, Entdeckungen beschleunigen, die Forschungszeit verkürzen und es Wissenschaftlern ermöglichen, sich auf die konzeptionelle Entwicklung zu konzentrieren. KI kann Daten analysieren und Muster identifizieren, aber ihre Hypothesen erfordern immer noch menschliche Aufsicht und experimentelle Überprüfung. Ohne ordnungsgemäße Kontrollen besteht das Risiko, dass AI-generierte Forschungspfade falsche Korrelationen einführen oder Forscher in unproduktive Richtungen führen könnten. Wenn ein Modell hauptsächlich in Studien aus begrenzten Einrichtungen oder geografischen Regionen geschult wird, kann es vorhandenen Verzerrungen verstärken und gleichzeitig alternative Forschungsperspektiven übersehen. Ein weiteres mögliches Thema ist das mangelnde Verständnis der KI-Tools in Bezug auf die Gültigkeit veröffentlichter Forschungsarbeiten. Sie müssen sich auf die Anzahl der Zitate als Proxy-Maß für Bedeutung und Qualität verlassen. Der KI-Co-Wissenschaftler von Google stellt eine Verschiebung von AI dar, die nur Informationen zu einer aktiven Erzeugung und Verfeinerung von Hypothesen angeht. Die Arbeit von Google DeepMind an der AI-betriebenen Alphageometrie hat gezeigt, dass KI-Modelle menschliche Mathematiker in der Problemlösung übertreffen können und Fragen darüber aufwerfen können, wie KI zu theoretischen Wissenschaften jenseits von Biologie und Chemie beitragen kann. Die zunehmende Verwendung von AI in Biotechnologie und Pharmazeutika signalisiert einen Übergang zur Automatisierung in Bereichen, die einst überwiegend menschliches Know-how benötigten. Ob KI eine zentrale Rolle bei der Formulierung zukünftiger Durchbrüche spielen wird, bleibt eine offene Frage, aber ihre Fähigkeit, die Forschung zu unterstützen, zu verfeinern und zu beschleunigen