데이터 생성의 속도가이를 처리하고 이해하는 능력을 훨씬 능가하는 세상에서, 과학적 진보는 정보 부족이 아니라 탐색의 도전으로 점점 더 방해 받고 있습니다. 오늘은 그 풍경의 중추적 인 변화를 나타냅니다. 미래의 집AI 과학자를 구축하기위한 야심 찬 비영리 단체가 미래의 하우스 플랫폼연구원들에게 과학적 발견을 가속화하기 위해 특별히 구축 된 수퍼 인텔리트 AI 요원에 대한 접근성을 부여합니다. 이 플랫폼은 우리가 생물학, 화학 및 의학을 탐색하는 방법과 누가이를 수행 하는지를 재정의 할 수 있습니다.
새로운 과학 시대를 위해 설계된 플랫폼
Future House 플랫폼은 논문을 요약하거나 인용을 생성하기위한 또 다른 도구가 아닙니다. 현대 과학의 주요 진통 점을 다루도록 설계된 4 개의 깊이 전문화 된 AI 요원을 소개하는 목적으로 제작 된 연구 엔진입니다.
까마귀 일반적인 대리인은 복잡한 과학적 질문에 대한 빠른 고품질 답변이 필요한 연구자들에게 이상적입니다. 플랫폼의 웹 인터페이스를 통해 사용하거나 API를 통해 연구 파이프 라인에 직접 통합되어 실시간의 자동화 된 과학적 통찰력이 가능합니다.
매라인업에서 가장 강력한 문헌 분석 도구는 광대 한 오픈 액세스 Corpora 및 OpenTargets와 같은 독점 과학 데이터베이스에서 도출되는 깊은 리뷰를 수행합니다. 의미있는 맥락을 추출하고 출판물의 수십 개 또는 수백 개의 정보에 대한 결론을 이끌어내는 것은 키워드 일치하는 것 이상입니다.
올빼미이전에 알려진 Hasanyone놀랍게도 기본적인 질문에 답하십시오. 전에 이것을 한 사람이 있습니까? 새로운 실험을 제안하든 모호한 기술을 조사하든 OWL은 작업이 중복되지 않고 탐구 할 가치가있는 간격을 식별하는 데 도움이됩니다.
피닉스여전히 실험 방출중인 화학자를 돕기 위해 설계되었습니다. 그것은 Chemcrow의 후손이며 새로운 화합물을 제안하고, 반응을 예측하며, 용해도, 참신 및 합성 비용과 같은 매개 변수로 실험실 실험을 계획 할 수 있습니다.
이 에이전트는 일반적인 대화에 대한 교육을받지 못했습니다. 연구에서 실제 문제를 해결하기 위해 구축되었습니다. 그들은 주요 AI 시스템에 대해 벤치마킹을 받았으며, 헤드 투 헤드 평가에서 인간 과학자들에 대한 테스트를 받았습니다. 결과? 문학 검색 및 합성과 같은 많은 작업에서 미래의 하우스 요원은 PhD보다 더 정밀도와 정확도를 보여주었습니다에스. 에이전트는 단순히 회수하지 않고, 이유, 증거를 평가하고, 모순을 식별하고, 결론을 투명하고 감사하는 방식으로 정당화합니다.
과학자들을 위해 과학자들에 의해 만들어졌습니다
미래의 하우스 플랫폼을 독창적으로 강력하게 만드는 것은 실험 과학과 AI 엔지니어링을 심층적으로 통합하는 것입니다. 추상화로 운영되는 많은 AI 이니셔티브와 달리 Future House는 샌프란시스코에서 자체 습식 실험실을 운영합니다. 그곳에서 실험 생물 학자들은 AI 연구원들과 함께 일하면서 실제 사용 사례를 기반으로 플랫폼을 반복적으로 개선하여 기계와 인간 발견 사이의 엄격한 피드백 루프를 만듭니다.
이러한 노력은 Future House가 과학 자동화를 모델링하기 위해 개발 한 더 큰 건축의 일부입니다. 베이스에는 AI 도구가 있습니다 알파 폴드 그리고 다른 예측 모델. 다음 층은 Crow, Falcon, Owl 및 Phoenix와 같은 AI 보조원으로 구성되어 문학 검토, 단백질 주석 및 실험 계획과 같은 특정 과학 워크 플로를 실행할 수 있습니다. 그 외에도 세계의 모델을 구축하고 가설을 생성하고 이러한 모델을 개선하기위한 실험을 설계 할 수있는 지능형 시스템 인 AI 과학자가 있습니다. 마지막으로 인간 과학자는 알츠하이머를 치료하거나 뇌 기능을 해독하거나 보편적 인 유전자 전달을 가능하게하는 것과 같은 큰 질문 인“퀘스트”를 제공합니다.
이 4 층 프레임 워크를 통해 Future House는 규모에 따라 과학을 다룰 수 있으며 연구원의 작동 방식을 개선 할뿐만 아니라 가능한 것을 재정의 할 수 있습니다. 이 새로운 구조에서 인간 과학자들은 더 이상 과학 문헌을 읽고, 비교하고, 합성하는 수동 노동에 의해 병목 현상을 일으키지 않습니다. 대신, 그들은 모든 논문을 읽고, 모든 실험을 분석하며, 새로운 데이터에 지속적으로 적응할 수있는 자율 시스템의 오케스트레이터가됩니다.
이 모델의 철학은 분명합니다. 인공 지능은 과학자를 대체해서는 안됩니다. 그들의 영향을 곱하십시오. Future House의 비전에서 AI는 진정한 공동 작업자가됩니다.
발견을위한 새로운 인프라
Futurehouse의 플랫폼은 과학이 확장 할 준비가되었을 때 도착하지만 그렇게 할 인프라가 부족합니다. 유전체학, 단일 세포 시퀀싱 및 계산 화학의 발전으로 수만 건의 가설을 동시에 테스트하는 실험을 실행할 수있었습니다. 그러나 연구원은 많은 실험을 스스로 설계하거나 분석 할 대역폭을 가지고 있지 않습니다. 그 결과 과학적 기회의 글로벌 백 로그는 평범한 시야에 숨어있는 미개척 프론티어입니다.
플랫폼은 방법을 제공합니다. 연구원들은이를 사용하여 질병에서 탐험되지 않은 메커니즘을 식별하거나 논란의 여지가있는 분야의 모순을 해결하거나 출판 된 연구의 강점과 한계를 빠르게 평가할 수 있습니다. 피닉스는 비용, 반응성 및 참신에 기초하여 새로운 분자 화합물을 제안 할 수있다. Falcon은 문헌이 상충되거나 불완전한 위치를 감지 할 수 있습니다. 올빼미는 바퀴를 재창조하지 않고 단단한 땅에 쌓아 올릴 수 있습니다.
아마도 가장 중요한 것은 플랫폼이 통합을 위해 설계되었습니다. Research Labs는 API를 통해 지속적인 문헌 모니터링을 자동화하거나 새로운 실험 결과에 대한 응답으로 검색을 트리거하거나 팀을 확장 할 필요없이 규모가 규모의 사용자 정의 연구 파이프 라인을 구축 할 수 있습니다.
이것은 생산성 도구 이상입니다. 21 세기 과학의 인프라 계층입니다. 무료이며 공개적으로 제공되며 피드백을받을 수 있습니다. Future House는 연구원, 실험실 및 기관을 적극적으로 초대하여 플랫폼을 탐색하고 진화를 형성합니다.
전 Google CEO의 지원으로 에릭 슈미트 그리고 과학적 비전가와 같은 이사회 앤드류 화이트 그리고 Adam MarblestoneFuture House는 단순히 단기 응용 프로그램을 쫓는 것이 아닙니다. 비영리 단체로서, 그 사명은 과학적 발견이 수직 및 수평으로 확장 될 수있는 시스템을 구축하여 각 연구원이 기하 급수적으로 더 많은 일을 할 수있게하고 과학을 어디서나 접근 할 수있게하는 시스템을 구축하는 것입니다.
복잡성과 소음에 압도 된 연구 세계에서 미래의 집 명확성, 속도 및 협업을 제공하고 있습니다. 오늘날 과학의 가장 큰 한계가 시간이라면 미래의 하우스는 방금 그 중 일부를 돌려 주었을 것입니다.
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