在當(dāng)今快速發(fā)展的科學(xué)研究領(lǐng)域，如何高效地探索新領(lǐng)域、識別復(fù)雜模式并揭示龐大科學(xué)數(shù)據(jù)中的隱藏聯(lián)系，成為了人工智能面臨的重大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的科學(xué)研究方法雖然取得了許多突破，但受限于研究人員的創(chuàng)造力和背景知識，可能無法充分挖掘現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的潛在知識。為了解決這一問題，麻省理工學(xué)院（MIT）的研究團(tuán)隊(duì)提出SciAgents通過多智能體智能圖推理，自動(dòng)化科學(xué)發(fā)現(xiàn)過程，推動(dòng)科學(xué)研究進(jìn)入新的高度。

科學(xué)發(fā)現(xiàn)的過程通常包括背景知識的審查、假設(shè)的提出、假設(shè)的測試和驗(yàn)證，以及基于發(fā)現(xiàn)的假設(shè)優(yōu)化。這一過程不僅耗時(shí)耗力，而且依賴于研究人員的個(gè)人能力和經(jīng)驗(yàn)，可能會限制發(fā)現(xiàn)的廣度和深度。特別是在跨學(xué)科領(lǐng)域，如仿生材料設(shè)計(jì)，傳統(tǒng)方法難以充分利用自然界的設(shè)計(jì)原理，進(jìn)行工程應(yīng)用。此外，面對海量的科學(xué)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)方法在挖掘和利用這些數(shù)據(jù)以生成全新研究思路方面顯得力不從心。

隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步，特別是大型語言模型（LLMs）和多智能體系統(tǒng)的發(fā)展，科學(xué)家們看到了利用AI技術(shù)自動(dòng)化科學(xué)發(fā)現(xiàn)過程的潛力。SciAgents正是在這一背景下提出的。它結(jié)合了大規(guī)模本體知識圖譜、LLMs和多智能體系統(tǒng)，通過智能圖推理，自動(dòng)生成和優(yōu)化研究假設(shè)，揭示跨學(xué)科的隱藏關(guān)系，超越傳統(tǒng)人類驅(qū)動(dòng)的研究方法。

SciAgents的主要目標(biāo)是通過自動(dòng)化的方式，推動(dòng)科學(xué)理解的進(jìn)步。具體而言，SciAgents旨在利用大規(guī)模本體知識圖譜組織和互聯(lián)多種科學(xué)概念。結(jié)合LLMs和數(shù)據(jù)檢索工具，生成和優(yōu)化研究假設(shè)。通過多智能體系統(tǒng)的現(xiàn)場學(xué)習(xí)能力，揭示跨學(xué)科的隱藏關(guān)系。實(shí)現(xiàn)研究假設(shè)的自主生成和優(yōu)化，闡明底層機(jī)制、設(shè)計(jì)原理和意外的材料特性。通過這些目標(biāo)，SciAgents不僅能夠提高科學(xué)發(fā)現(xiàn)的效率和精度，還能在材料發(fā)現(xiàn)和先進(jìn)材料開發(fā)方面取得突破性進(jìn)展。

研究團(tuán)隊(duì)是來自麻省理工學(xué)院（MIT）的Alireza Ghafarollahi 和Markus J. Buehler，這兩位研究人員都隸屬于麻省理工學(xué)院的原子和分子力學(xué)實(shí)驗(yàn)室（LAMM），并且他們的研究涉及計(jì)算科學(xué)與工程領(lǐng)域。Markus J. Buehler還在施瓦茨曼計(jì)算學(xué)院擔(dān)任職務(wù)，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了他們在計(jì)算科學(xué)和多學(xué)科研究中的深厚背景。

核心概念

在SciAgents系統(tǒng)中，大規(guī)模本體知識圖譜是其核心組件之一。該圖譜由約1,000篇科學(xué)論文生成，包含33,159個(gè)節(jié)點(diǎn)和48,753條邊，代表了科學(xué)領(lǐng)域中的多種概念及其相互關(guān)系。通過這種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表示，SciAgents能夠系統(tǒng)地組織和互聯(lián)多種科學(xué)概念，形成一個(gè)龐大的知識網(wǎng)絡(luò)。這種圖譜不僅提供了概念之間的直接關(guān)系，還揭示了隱藏在數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和潛在聯(lián)系，為科學(xué)發(fā)現(xiàn)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

SciAgents利用大型語言模型（LLMs）和數(shù)據(jù)檢索工具來生成和優(yōu)化研究假設(shè)。LLMs，如OpenAI的GPT系列，具有強(qiáng)大的自然語言處理能力，能夠理解和生成復(fù)雜的文本內(nèi)容。在SciAgents中，LLMs被用來解析和擴(kuò)展知識圖譜中的概念和關(guān)系，生成詳細(xì)的科學(xué)假設(shè)和研究計(jì)劃。數(shù)據(jù)檢索工具則用于從現(xiàn)有文獻(xiàn)中提取相關(guān)信息，確保生成的假設(shè)基于最新的科學(xué)研究。這種結(jié)合使得SciAgents能夠在廣泛的科學(xué)數(shù)據(jù)中找到新的研究方向和創(chuàng)新點(diǎn)。

多智能體系統(tǒng)是SciAgents的另一個(gè)關(guān)鍵組成部分。每個(gè)智能體在系統(tǒng)中扮演特定角色，如路徑生成、深度分析、假設(shè)制定和批判性審查等。通過這種分工協(xié)作，SciAgents能夠有效地管理科學(xué)研究的復(fù)雜性。更重要的是，這些智能體具備現(xiàn)場學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和反饋不斷優(yōu)化其行為和決策。這種動(dòng)態(tài)適應(yīng)性使得SciAgents不僅能夠生成高質(zhì)量的研究假設(shè)，還能在研究過程中不斷改進(jìn)和完善這些假設(shè)，推動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程。

通過大規(guī)模本體知識圖譜、大型語言模型和多智能體系統(tǒng)的結(jié)合，SciAgents實(shí)現(xiàn)了科學(xué)發(fā)現(xiàn)過程的自動(dòng)化和智能化。這種創(chuàng)新方法不僅提高了研究效率和精度，還為跨學(xué)科研究提供了新的可能性，展示了AI在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中的巨大潛力。

方法論

本體知識圖譜的構(gòu)建

SciAgents的本體知識圖譜是從約1,000篇科學(xué)論文中提取的，這些論文涵蓋了生物材料和力學(xué)等領(lǐng)域。通過使用先進(jìn)的文本挖掘和自然語言處理技術(shù)，研究團(tuán)隊(duì)從這些論文中提取了關(guān)鍵概念和關(guān)系。每篇論文的內(nèi)容被解析成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，形成節(jié)點(diǎn)和邊的基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以確保其一致性和準(zhǔn)確性。最終，生成了一個(gè)包含33,159個(gè)節(jié)點(diǎn)和48,753條邊的龐大知識圖譜，代表了科學(xué)領(lǐng)域中的多種概念及其相互關(guān)系。

在知識圖譜中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)科學(xué)概念或?qū)嶓w，如“絲綢”、“傳熱性能”等。邊則表示這些節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，如“絲綢具有生物相容性”或“傳熱性能影響材料的機(jī)械強(qiáng)度”。這些節(jié)點(diǎn)和邊不僅包括直接的關(guān)系，還揭示了隱藏在數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和潛在聯(lián)系。通過這種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表示，SciAgents能夠系統(tǒng)地組織和互聯(lián)多種科學(xué)概念，形成一個(gè)龐大的知識網(wǎng)絡(luò)，為科學(xué)發(fā)現(xiàn)提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

含隨機(jī)路徑點(diǎn)的啟發(fā)式路徑算法

SciAgents使用了一種結(jié)合啟發(fā)式路徑查找、節(jié)點(diǎn)嵌入和隨機(jī)路徑點(diǎn)的算法，旨在發(fā)現(xiàn)圖中的多樣路徑。該算法的主要目標(biāo)是通過估算節(jié)點(diǎn)嵌入的距離，在源節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間找到路徑。節(jié)點(diǎn)嵌入是通過預(yù)訓(xùn)練模型生成的，這些嵌入對于啟發(fā)式函數(shù)至關(guān)重要，它估算了當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的距離。通過依賴這些嵌入，算法能夠適應(yīng)圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，有效地遍歷復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。

為了增加路徑查找過程的多樣性，算法引入了隨機(jī)路徑點(diǎn)。這些路徑點(diǎn)從初始路徑之外的鄰近節(jié)點(diǎn)中選擇，使算法能夠探索替代路徑。隨機(jī)化因子控制了啟發(fā)式搜索和隨機(jī)探索之間的平衡，使其在不同的使用場景中具有靈活性。找到路徑后，生成包含路徑節(jié)點(diǎn)及其二跳鄰居的子圖，為圖推理提供更廣泛的上下文。這種方法不僅提高了路徑查找的效率，還增加了生成假設(shè)的多樣性和新穎性。

圖推理過程

圖1：這里開發(fā)的多代理圖推理系統(tǒng)概述。圖a，圖構(gòu)造概述，可視化顯示了從作為數(shù)據(jù)源的科學(xué)論文到圖形構(gòu)建的進(jìn)展，右側(cè)的圖像顯示了圖形的放大視圖。小組b和c：提出了兩種不同的方法：在b中，一種基于代理之間預(yù)編程交互序列的多代理系統(tǒng)，確保一致性和可靠性，在c中，一個(gè)全自動(dòng)、靈活的多代理框架，動(dòng)態(tài)適應(yīng)不斷發(fā)展的研究環(huán)境。這兩個(gè)系統(tǒng)都利用全局知識圖中的采樣路徑作為上下文來指導(dǎo)研究思路的生成過程。每個(gè)主體都扮演著特殊的角色：本體論者定義關(guān)鍵概念和關(guān)系，科學(xué)家1制定詳細(xì)的研究提案，科學(xué)家2擴(kuò)展和完善提案，評論家主體進(jìn)行徹底審查并提出改進(jìn)建議。第二種方法中的規(guī)劃師制定詳細(xì)的計(jì)劃，并指示助理檢查生成的研究假設(shè)的新穎性。這種合作框架能夠產(chǎn)生超越傳統(tǒng)人類驅(qū)動(dòng)方法的創(chuàng)新和全面的科學(xué)假設(shè)。

圖推理過程的第一步是基于知識圖譜生成科學(xué)假設(shè)。算法首先識別兩個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，可以明確指定或隨機(jī)選擇。如果設(shè)置了最短路徑標(biāo)志，則計(jì)算最短路徑；否則，采用啟發(fā)式路徑查找方法，結(jié)合隨機(jī)路徑點(diǎn)探索更多樣的路徑。一旦建立了路徑，函數(shù)從路徑及其關(guān)系中構(gòu)建知識圖譜，包含遍歷的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系。圖譜結(jié)構(gòu)用于生成模型輸入，擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，提供定義和解釋。

在初步構(gòu)思之后，下一階段是系統(tǒng)地?cái)U(kuò)展假設(shè)的具體方面。為研究的每個(gè)方面構(gòu)建詳細(xì)的提示，批判性地評估和改進(jìn)科學(xué)內(nèi)容。模型生成擴(kuò)展內(nèi)容，并在標(biāo)題下添加到擴(kuò)展字段中。這一過程確保了每個(gè)主要研究方面都得到了充分的評估和改進(jìn)。

擴(kuò)展內(nèi)容后，系統(tǒng)將結(jié)果編譯成結(jié)構(gòu)化文檔，包括原始知識圖譜和假設(shè)、擴(kuò)展的研究方面，形成連貫的研究敘述。接下來，模型對整個(gè)文檔進(jìn)行批判性審查，評估優(yōu)缺點(diǎn)并提出改進(jìn)建議。這一步驟對于確保擴(kuò)展內(nèi)容的科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性和邏輯性至關(guān)重要。

最后，模型識別與分子建模和合成生物學(xué)相關(guān)的最具影響力的科學(xué)問題，并概述關(guān)鍵步驟。模型通過單獨(dú)的提示識別每個(gè)領(lǐng)域的關(guān)鍵研究問題，并提供詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)和模擬計(jì)劃。這些計(jì)劃包括具體的工具和技術(shù)，確保研究假設(shè)不僅具有創(chuàng)新性，還具有可操作性。

圖2：從最初的關(guān)鍵字選擇到最終文檔的整個(gè)過程概述，遵循分層擴(kuò)展策略，依次細(xì)化和改進(jìn)答案，用檢索到的數(shù)據(jù)豐富答案，通過識別或關(guān)鍵建模、模擬和實(shí)驗(yàn)任務(wù)進(jìn)行評論和修改。

通過這些方法，SciAgents實(shí)現(xiàn)了科學(xué)發(fā)現(xiàn)過程的自動(dòng)化和智能化。這種創(chuàng)新方法不僅提高了研究效率和精度，還為跨學(xué)科研究提供了新的可能性，展示了AI在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中的巨大潛力。

實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

在SciAgents的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中，首先需要從知識圖譜中隨機(jī)選擇節(jié)點(diǎn)，并生成連接這些節(jié)點(diǎn)的路徑。這一步驟的目的是通過探索不同的概念組合，發(fā)現(xiàn)潛在的創(chuàng)新研究方向。具體來說，系統(tǒng)會從知識圖譜中隨機(jī)選擇兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，作為研究的起點(diǎn)和終點(diǎn)。然后，使用啟發(fā)式路徑算法生成連接這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的路徑。該算法結(jié)合了節(jié)點(diǎn)嵌入和隨機(jī)路徑點(diǎn)，確保路徑的多樣性和探索性。通過這種方法，系統(tǒng)能夠生成包含豐富概念和關(guān)系的子圖，為后續(xù)的研究假設(shè)生成提供基礎(chǔ)。

圖3：我們的多智能體模型的結(jié)果，以連接關(guān)鍵字“絲綢”和“能源密集型”的知識圖為例，說明了一種新的研究假設(shè)。

圖4：使用（a）隨機(jī)路徑和（b）概念之間的最短路徑從全局圖中提取的連接關(guān)鍵字“絲綢”和“能源密集型”的知識圖。

在生成路徑后，系統(tǒng)會基于路徑中的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系生成初步的研究假設(shè)。這個(gè)過程涉及使用大型語言模型（LLMs）解析和擴(kuò)展路徑中的概念和關(guān)系，生成詳細(xì)的科學(xué)假設(shè)和研究計(jì)劃。初步假設(shè)生成后，系統(tǒng)會進(jìn)一步擴(kuò)展和優(yōu)化這些假設(shè)。具體來說，系統(tǒng)會針對每個(gè)研究方面構(gòu)建詳細(xì)的提示，批判性地評估和改進(jìn)科學(xué)內(nèi)容。通過這種迭代過程，系統(tǒng)能夠生成高質(zhì)量的研究假設(shè)，并確保其科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性和邏輯性。

圖5：在第一個(gè)提出的用于自動(dòng)化科學(xué)發(fā)現(xiàn)的多代理方法中實(shí)現(xiàn)的Scientist_1 LLM代理的配置文件。AI代理利用本體論者提供的知識圖中的概念定義及其之間的關(guān)系來生成新的研究假設(shè)。

結(jié)果分析

在一個(gè)具體的研究案例中，系統(tǒng)選擇了“傳熱性能”和“喙角”作為起始節(jié)點(diǎn)和終點(diǎn)節(jié)點(diǎn)。生成的路徑包含了“層狀結(jié)構(gòu)”、“生物材料”、“微流控芯片”、“角蛋白鱗片”和“仿生材料”等概念。基于這些概念，系統(tǒng)提出了一個(gè)研究假設(shè)：利用軟光刻技術(shù)將仿生材料的層狀結(jié)構(gòu)（受角蛋白鱗片啟發(fā)）工程化到微流控芯片中，以提高其機(jī)械性能和循環(huán)加載條件下的傳熱效率。

圖6：評論家對將絲綢與蒲公英基顏料結(jié)合以創(chuàng)造具有增強(qiáng)光學(xué)和機(jī)械性能的生物材料的研究假設(shè)提出的最有影響力的問題。

預(yù)期結(jié)果：

• 傳熱效率提高20-30%
• 機(jī)械穩(wěn)定性增強(qiáng)，失效率降低15%
• 優(yōu)越的生物相容性，適合長期生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用

除了傳熱性能與喙角的研究案例，系統(tǒng)還生成了其他多個(gè)研究創(chuàng)意。例如，開發(fā)具有分層、互連3D多孔結(jié)構(gòu)的新型膠原蛋白材料，以增強(qiáng)抗撞性、剛度記憶和動(dòng)態(tài)適應(yīng)性；通過可調(diào)工藝性和納米復(fù)合材料集成適應(yīng)性來增強(qiáng)膠原蛋白支架的機(jī)械性能；研究石墨烯與淀粉樣纖維的相互作用，以創(chuàng)建具有增強(qiáng)電性能的新型生物電子設(shè)備。這些研究創(chuàng)意展示了系統(tǒng)在生成創(chuàng)新性和多樣性研究假設(shè)方面的強(qiáng)大能力。

新穎性和可行性評估

為了評估生成研究假設(shè)的新穎性和可行性，系統(tǒng)使用了Semantic Scholar API。具體來說，系統(tǒng)會調(diào)用API三次，使用不同的關(guān)鍵詞組合搜索相關(guān)文獻(xiàn)。每次調(diào)用返回十篇最相關(guān)的文獻(xiàn)，包括其標(biāo)題和摘要。然后，系統(tǒng)會分析這些摘要，評估研究假設(shè)的新穎性，并提供詳細(xì)的評審報(bào)告。

通過使用Semantic Scholar API，系統(tǒng)能夠有效地評估研究假設(shè)的新穎性和可行性。結(jié)果顯示，生成的研究假設(shè)在新穎性和可行性方面具有較高的評分。例如，傳熱性能與喙角的研究假設(shè)被評為具有高度新穎性和合理的可行性。這些評估結(jié)果不僅驗(yàn)證了系統(tǒng)生成假設(shè)的創(chuàng)新性，還確保了其在實(shí)際應(yīng)用中的可操作性。SciAgents展示了其在科學(xué)發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化中的巨大潛力。系統(tǒng)不僅能夠生成高質(zhì)量的研究假設(shè)，還能通過評估工具確保其新穎性和可行性。

討論

多智能體系統(tǒng)在SciAgents中的應(yīng)用展示了其在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中的巨大潛力。通過將不同角色分配給各個(gè)智能體，如路徑生成、深度分析、假設(shè)制定和批判性審查，系統(tǒng)能夠有效地管理科學(xué)研究的復(fù)雜性。這種分工協(xié)作不僅提高了研究效率，還確保了每個(gè)研究步驟的專業(yè)性和準(zhǔn)確性。此外多智能體系統(tǒng)具備現(xiàn)場學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和反饋不斷優(yōu)化其行為和決策。這種動(dòng)態(tài)適應(yīng)性使得SciAgents不僅能夠生成高質(zhì)量的研究假設(shè)，還能在研究過程中不斷改進(jìn)和完善這些假設(shè)，推動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程。

圖7：流程圖顯示了多智能體團(tuán)隊(duì)成員在群聊管理器的協(xié)調(diào)下自主開發(fā)的動(dòng)態(tài)交互，通過圖推理生成研究假設(shè)。

SciAgents通過將科學(xué)發(fā)現(xiàn)過程分解為可管理的子任務(wù)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)化的知識探索。每個(gè)智能體在系統(tǒng)中扮演特定角色，負(fù)責(zé)處理特定的研究任務(wù)。例如，路徑生成智能體負(fù)責(zé)在知識圖譜中找到連接關(guān)鍵概念的路徑，深度分析智能體則負(fù)責(zé)解析和擴(kuò)展這些路徑中的概念和關(guān)系。通過這種分工協(xié)作，系統(tǒng)能夠高效地處理復(fù)雜的科學(xué)問題，生成具有創(chuàng)新性和可行性的研究假設(shè)。

在實(shí)驗(yàn)中，SciAgents展示了其生成高新穎性和可行性假設(shè)的能力。系統(tǒng)通過隨機(jī)選擇節(jié)點(diǎn)和生成路徑，探索不同的概念組合，發(fā)現(xiàn)潛在的創(chuàng)新研究方向。然后，使用大型語言模型（LLMs）解析和擴(kuò)展路徑中的概念和關(guān)系，生成詳細(xì)的科學(xué)假設(shè)和研究計(jì)劃。通過這種方法，系統(tǒng)能夠生成具有高度新穎性和合理可行性的研究假設(shè)。例如,在傳熱性能與喙角的研究案例中，系統(tǒng)提出了利用軟光刻技術(shù)將仿生材料的層狀結(jié)構(gòu)工程化到微流控芯片中的假設(shè)，并預(yù)測了其在傳熱效率和機(jī)械穩(wěn)定性方面的顯著提升。

圖8：從全局知識圖中隨機(jī)選擇的概念的隨機(jī)抽樣得出的知識圖。

研究貢獻(xiàn)

SciAgents展示了AI在科學(xué)假設(shè)生成與優(yōu)化中的巨大潛力。通過結(jié)合大規(guī)模本體知識圖譜、大型語言模型和多智能體系統(tǒng)，SciAgents能夠自動(dòng)生成和優(yōu)化研究假設(shè)，揭示跨學(xué)科的隱藏關(guān)系，超越傳統(tǒng)人類驅(qū)動(dòng)的研究方法。這種創(chuàng)新方法不僅提高了研究效率和精度，還為跨學(xué)科研究提供了新的可能性，展示了AI在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中的重要作用。

圖9：規(guī)劃器代理根據(jù)用戶的查詢制定的計(jì)劃，由自治系統(tǒng)開發(fā)，從隨機(jī)關(guān)鍵字生成研究假設(shè)。

為了確保生成研究假設(shè)的新穎性和可行性，SciAgents集成了評估工具，如Semantic Scholar API。系統(tǒng)通過調(diào)用API搜索相關(guān)文獻(xiàn)，分析摘要，評估研究假設(shè)的新穎性，并提供詳細(xì)的評審報(bào)告。這種評估工具的整合不僅驗(yàn)證了系統(tǒng)生成假設(shè)的創(chuàng)新性，還確保了其在實(shí)際應(yīng)用中的可操作性。

圖10:SciAgents展示了生成材料信息學(xué)的框架，展示了由輸入數(shù)據(jù)、問題和上下文驅(qū)動(dòng)的構(gòu)思和推理的迭代過程。

未來工作方向

未來的研究可以探索增加能夠進(jìn)行實(shí)驗(yàn)或從模擬研究中獲取數(shù)據(jù)的智能體。這些智能體可以通過執(zhí)行具體的實(shí)驗(yàn)和模擬任務(wù)，進(jìn)一步驗(yàn)證和優(yōu)化研究假設(shè)。例如，分子動(dòng)力學(xué)（MD）模擬智能體可以模擬分子層面的相互作用，合成生物學(xué)智能體可以設(shè)計(jì)和執(zhí)行基因編輯實(shí)驗(yàn)。這種擴(kuò)展將使SciAgents能夠生成更為全面和詳細(xì)的研究計(jì)劃，進(jìn)一步提高其科學(xué)發(fā)現(xiàn)的能力。

SciAgents采用的模塊化方法提供了極大的靈活性，使其能夠適應(yīng)不同的研究需求和場景。未來的研究可以探索更多的模塊化擴(kuò)展，例如增加新的智能體角色或集成新的數(shù)據(jù)源。這種靈活性使得SciAgents能夠不斷進(jìn)化和優(yōu)化，適應(yīng)不斷變化的科學(xué)研究環(huán)境，推動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程。

SciAgents展示了其在科學(xué)發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化中的巨大潛力。系統(tǒng)不僅能夠生成高質(zhì)量的研究假設(shè)，還能通過評估工具確保其新穎性和可行性。這種創(chuàng)新方法為科學(xué)研究提供了新的可能性，展示了AI在推動(dòng)科學(xué)進(jìn)步中的重要作用。未來的研究可以進(jìn)一步擴(kuò)展和優(yōu)化SciAgents，使其在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中發(fā)揮更大的作用。（END）

參考資料：https://arxiv.org/pdf/2409.05556

本文轉(zhuǎn)載自??大噬元獸??，作者： FlerkenS ????