PhenoAssistant: A Conversational Multi-Agent AI System for Automated Plant Phenotyping

要約

植物の表現型の展開は、その精度とスケーラビリティを改善するために、（セミ）自動化された画像ベースの分析ワークフローにますます依存しています。
ただし、多くの既存のソリューションは、過度に複雑で、再実装と維持が困難なままであり、実質的な計算の専門知識なしにユーザーに高い障壁をもたらします。
これらの課題に対処するために、フェノアッシスタン派を紹介します。直感的な自然言語の相互作用を介して植物の表現型を合理化する先駆的なAI駆動型システムです。
フェノアシスタントは、自動化された表現型抽出、データ視覚化、自動モデルトレーニングなど、キュレーションされたツールキットサポートタスクを調整するために、大規模な言語モデルを活用します。
いくつかの代表的なケーススタディと一連の評価タスクを通じて、フェノアシスタントを検証します。
技術的なハードルを大幅に下げることにより、フェノアシスタントは、植物生物学におけるAI採用を民主化するためのAI主導の方法論の約束を強調しています。

要約(オリジナル)

Plant phenotyping increasingly relies on (semi-)automated image-based analysis workflows to improve its accuracy and scalability. However, many existing solutions remain overly complex, difficult to reimplement and maintain, and pose high barriers for users without substantial computational expertise. To address these challenges, we introduce PhenoAssistant: a pioneering AI-driven system that streamlines plant phenotyping via intuitive natural language interaction. PhenoAssistant leverages a large language model to orchestrate a curated toolkit supporting tasks including automated phenotype extraction, data visualisation and automated model training. We validate PhenoAssistant through several representative case studies and a set of evaluation tasks. By significantly lowering technical hurdles, PhenoAssistant underscores the promise of AI-driven methodologies to democratising AI adoption in plant biology.

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