Empowering Biomedical Discovery with AI Agents

要約

私たちは「AIサイエンティスト」を、機械学習ツールと実験プラットフォームを統合した協働エージェントを通じて、生物医学研究に力を与える、懐疑的な学習と推論が可能なシステムとして構想している。生物医学AIエージェントは、発見プロセスから人間を排除するのではなく、人間の創造性と専門知識を、大規模なデータセットを分析し、仮説空間をナビゲートし、反復タスクを実行するAIの能力と組み合わせる。AIエージェントは、自己評価や探索ワークフローの計画など、様々なタスクに精通している。これらのエージェントは、継続的な学習のための構造化された記憶を特徴とする大規模な言語モデルと生成モデルを使用し、科学的知識、生物学的原理、理論を組み込むために機械学習ツールを使用します。AIエージェントは、ハイブリッド細胞シミュレーション、表現型のプログラマブル制御、細胞回路の設計から新しい治療法の開発まで、幅広い分野に影響を与えることができる。

要約(オリジナル)

We envision ‘AI scientists’ as systems capable of skeptical learning and reasoning that empower biomedical research through collaborative agents that integrate machine learning tools with experimental platforms. Rather than taking humans out of the discovery process, biomedical AI agents combine human creativity and expertise with AI’s ability to analyze large datasets, navigate hypothesis spaces, and execute repetitive tasks. AI agents are proficient in a variety of tasks, including self-assessment and planning of discovery workflows. These agents use large language models and generative models to feature structured memory for continual learning and use machine learning tools to incorporate scientific knowledge, biological principles, and theories. AI agents can impact areas ranging from hybrid cell simulation, programmable control of phenotypes, and the design of cellular circuits to the development of new therapies.

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arxiv.jp, DeepL