“Co-Scientist AI”baru Google dapat memprediksi penemuan ilmiah

Google telah memperkenalkan asisten peneliti bertenaga AI yang dirancang untuk menghasilkan hipotesis ilmiah-kadang-kadang sebelum peneliti manusia bahkan menerbitkan temuan mereka.

Sistem, digambarkan sebagai co-scientist AI, diuji di Imperial College London, Stanford University, dan Houston Methodist Hospital. Dalam beberapa kasus, ini secara akurat mengidentifikasi jalur penelitian yang kemudian cocok dengan penemuan ilmiah yang tidak dipublikasikan.

Tidak seperti model AI konvensional yang berfokus pada pengambilan dan meringkas informasi, sistem ini mengevaluasi sejumlah besar literatur ilmiah, mendeteksi kesenjangan dalam pengetahuan=”48″48″48 untuk studi potensial untuk studi lebih lanjut.

Google Research Blog Post , di mana perusahaan merinci bagaimana co-scientist AI dikembangkan untuk mendukung peneliti dalam hal-hal yang ada di sini. Works

CO-Scientist AI Google dibangun sebagai sistem multi-agen yang bertujuan untuk menghasilkan, mengevaluasi, dan memperbaiki hipotesis ilmiah-mengarahkan bagaimana peneliti manusia mendekati penemuan. Tidak seperti model AI standar yang hanya mengambil informasi, sistem ini dirancang untuk mengusulkan arahan penelitian baru, didukung oleh literatur ilmiah, analisis data, dan penalaran otomatis.

Menurut Google, co-ilmiah AI beroperasi dengan mengoordinasikan berbagai agen, masing-masing memenuhi peringkat ini, merefleksikan peran yang berbeda dalam proses wajar ilmiah.

termasuk rangkaian ini. Agen, semua bekerja bersama dalam siklus berulang untuk memperbaiki hipotesis penelitian dan pendekatan eksperimental

gambar: Google

“Diberikan tujuan penelitian ilmuwan yang telah ditentukan dalam bahasa alami, co-scientist AI dirancang untuk menghasilkan hipotesis baru, ronisi yang merenung, dan melakukan coalition dari itu menggunakan tinjauan khusus, dan protokol eksperimental. Peringkat, evolusi, kedekatan, dan meta-review-yang terinspirasi oleh metode ilmiah itu sendiri. Agen-agen ini menggunakan umpan balik otomatis untuk secara iteratif menghasilkan, mengevaluasi, dan memperbaiki hipotesis, menghasilkan siklus peningkatan diri dengan output baru yang semakin berkualitas tinggi.”

Sistem ini juga tidak statis-secara terus-menerus beradaptasi karena peneliti memberikan umpan balik dan memperbaiki ide-ide mereka. Ilmuwan dapat berinteraksi dengan AI dengan menganalisisnya dengan menginputnya sendiri. Saran yang dihasilkan ai.

Katakan AIT FINOGING. CO-Scientist disusun sebagai sistem multi-agen. Strategi

Ko-scientist AI bukanlah eksperimen yang terisolasi tetapi bagian dari upaya Google yang lebih luas untuk mengintegrasikan AI ke dalam penelitian ilmiah. Divisi DeepMind perusahaan telah memimpin penelitian biologis yang digerakkan oleh AI, terutama melalui Alphafold 3.

Alphafold 3 telah memiliki dampak besar dalam biologi, membantu para peneliti mengidentifikasi interaksi molekuler yang penting untuk penemuan obat. Google telah mengintegrasikan beberapa wawasannya ke dalam alat co-scientist AI, yang memungkinkannya untuk menganalisis proses biologis dengan akurasi yang lebih besar.

Google juga bermitra dengan Biontech untuk mengembangkan asisten lab bertenaga AI yang mengotomatisasi proses penelitian tahap awal. Proyek-proyek ini mencerminkan tren yang berkembang di mana AI digunakan tidak hanya untuk generasi hipotesis, tetapi juga untuk aplikasi praktis dalam bioteknologi dan penemuan obat.

asisten peneliti yang digerakkan oleh AI lainnya sedang muncul

Google bukan satu-satunya perusahaan yang bekerja pada asisten penelitian yang bertenaga AI. Beberapa pesaing sedang mengembangkan sistem yang ditujukan untuk merampingkan penemuan pengetahuan, dengan berbagai pendekatan dan tujuan.

Desember lalu, Google meluncurkan agen penelitian baru yang disebut Deep Research, yang sejak saat itu telah dengan cepat disalin ke dalam produk serupa oleh perusahaan AI lainnya. Laporan.

Alih-alih mengharapkan pengguna untuk menyaring melalui sumber-sumber yang berbeda, penelitian yang mendalam bertujuan untuk menyederhanakan proses dengan melayani sebagai mitra proaktif yang mengumpulkan, mengatur, dan memberikan wawasan dengan cara yang sama dengan konstruksi yang sama,

awal bulan ini, Openai mengikuti dengan mode penelitian mendalamnya sendiri, sebuah asisten riset yang lebih tinggi di dalam Google di dalamnya di dalamnya, Google-nya sendiri di dalamnya yang mendalam, sebuah mode penelitian yang mendalam di dalamnya, seorang asisten yang mendalam dengan penelitian yang mendalam sendiri di dalamnya sendiri. Alih-alih menerima respons yang dihasilkan AI instan.

Tidak lama setelah itu, AI kebingungan juga memperkenalkan alat penelitian mendalam yang bersaing yang bertujuan untuk memperbaiki sintesis pengetahuan yang dibantu AI, memposisikan dirinya terhadap peneliti industri yang dapat ditentukan. Dengan Google, OpenAi, dan kebingungan AI semuanya mengembangkan model yang bersaing, bidang ini bergerak menuju masa depan di mana eksplorasi ilmiah sangat ditambah dengan kecerdasan buatan.

peran Ai dalam penemuan ilmiah dalam peningkatan atau tantangan? Di satu sisi, kemampuan untuk secara cepat menghasilkan dan memberi peringkat hipotesis dapat mempercepat penemuan, mengurangi waktu penelitian, dan memungkinkan para ilmuwan untuk fokus pada pengembangan konseptual.

Di sisi lain, teknologi ini juga menyajikan risiko dalam hal keandalan, masalah etika, dan bias potensial dalam eksplorasi ilmiah.

salah satu masalah utama. AI dapat menganalisis data dan mengidentifikasi pola, tetapi hipotesisnya masih membutuhkan pengawasan manusia dan verifikasi eksperimental. Tanpa kontrol yang tepat, ada risiko bahwa jalur penelitian yang dihasilkan AI dapat memperkenalkan korelasi palsu atau memimpin peneliti ke arah yang tidak produktif.

Tantangan lain melibatkan data pelatihan yang diandalkan oleh sistem AI. Jika sebuah model terutama dilatih pada studi dari serangkaian institusi atau wilayah geografis terbatas, itu dapat memperkuat bias yang ada sambil mengabaikan perspektif penelitian alternatif.

Kekhawatiran tentang bias dalam model pembelajaran mesin didokumentasikan dengan baik, dan risiko yang sama berlaku untuk penelitian ilmiah yang dibantu AI. Masalah lain yang mungkin adalah kurangnya pemahaman tentang alat AI mengenai validitas makalah penelitian yang diterbitkan. Mereka harus mengandalkan jumlah kutipan sebagai ukuran proxy dari kepentingan dan kualitas.

Masa depan penelitian yang dibantu AI

Dengan perusahaan seperti Google, OpenAi, dan Xai berinvestasi dalam alat penelitian bertenaga AI, bidang ini maju dengan cepat. Ko-scientist AI Google mewakili pergeseran dari AI hanya mengambil informasi ke secara aktif terlibat dalam generasi dan penyempurnaan hipotesis.

Bidang sains lainnya juga melihat kemajuan besar dalam penelitian yang dibantu AI. Pekerjaan Google DeepMind pada alfageometri bertenaga AI telah menunjukkan bahwa model AI dapat mengungguli matematikawan manusia dalam pemecahan masalah, menimbulkan pertanyaan tentang bagaimana AI dapat berkontribusi pada ilmu teoritis di luar biologi dan kimia.

Pada saat yang sama, perusahaan seperti Biontech mengembangkan model AI yang dirancang secara spesifik untuk penemuan obat-obatan dan VAC yang sama. Meningkatnya penggunaan AI dalam bioteknologi dan obat-obatan menandakan transisi menuju otomatisasi di bidang-bidang yang pernah membutuhkan keahlian manusia yang dominan.

Sementara penelitian yang dibantu AI tetap tergantung pada interpretasi dan verifikasi manusia, itu sudah membentuk kembali cara penemuan ilmiah terjadi. Apakah AI akan memainkan peran sentral dalam merumuskan terobosan di masa depan tetap menjadi pertanyaan terbuka, tetapi kemampuannya untuk membantu, memperbaiki, dan mempercepat penelitian menjadi semakin jelas.