Introduzione
Una delle sfide principali nel campo dell'intelligenza artificiale è la creazione di sistemi in grado di progredire autonomamente nella comprensione scientifica. Questi sistemi devono esplorare nuovi ambiti, identificare schemi complessi e scoprire connessioni inedite all'interno di enormi set di dati scientifici. In questo contesto, viene presentato SciAgents, un approccio innovativo che si basa su tre concetti fondamentali:
- Grafi di conoscenza ontologica su larga scala: utilizzati per organizzare e interconnettere concetti scientifici diversi.
- Modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e strumenti di recupero dati.
- Sistemi multi-agente con capacità di apprendimento in situ.
SciAgents rappresenta quindi un framework per l'informatica generativa dei materiali, mostrando il processo iterativo di ideazione e ragionamento guidato da dati, domande e contesto. Questo ciclo porta a risultati predittivi, offrendo intuizioni su nuovi design e proprietà dei materiali. Le visualizzazioni rappresentano diverse modalità di dati come immagini, documenti, dati scientifici, sequenze di DNA, contenuti video e microscopie, illustrando le fonti di informazione che alimentano questo processo.
Applicazioni di SciAgents
Applicato a materiali ispirati alla biologia, SciAgents riesce a rivelare relazioni interdisciplinari nascoste, precedentemente considerate non correlate. Questo approccio raggiunge una scala, precisione e potenza esplorativa che superano i metodi tradizionali di ricerca condotti dall'uomo. Il framework genera e affina autonomamente ipotesi di ricerca, chiarendo meccanismi sottostanti, principi di design e proprietà materiali inaspettate.
Capacità del Sistema
Integrando queste capacità in modo modulare, il sistema intelligente è in grado di:
- Scoprire nuovi materiali.
- Criticare e migliorare le ipotesi esistenti.
- Recuperare dati aggiornati sulla ricerca attuale.
- Sottolineare punti di forza e limiti delle scoperte.
Le case study dimostrano la capacità scalabile di combinare AI generativa, rappresentazioni ontologiche e modellazione multi-agente, sfruttando una 'sciame di intelligenza' simile a quella dei sistemi biologici. Questo approccio apre nuove strade per la scoperta di materiali e accelera lo sviluppo di materiali avanzati, sbloccando i principi di design della Natura.
Struttura del Sistema Multi-Agente
Approcci Distinti
Due approcci distinti sono presentati:
- Sistema multi-agente programmato: garantisce coerenza e affidabilità.
- Framework multi-agente automatizzato: si adatta dinamicamente al contesto di ricerca in evoluzione.
Entrambi i sistemi utilizzano un percorso campionato all'interno di un grafo di conoscenza globale per guidare il processo di generazione delle idee di ricerca. Ogni agente ha un ruolo specializzato:
- Ontologo: definisce concetti chiave e relazioni.
- Scienziato 1: elabora una proposta di ricerca dettagliata.
- Scienziato 2: espande e affina la proposta.
- Agente Critico: effettua una revisione approfondita e suggerisce miglioramenti.
Repository e Codice
Il repository contiene codice per generare idee di ricerca innovative nel campo dei materiali bioispirati. I file notebook nella directory Notebooks corrispondono ai framework multi-agente non automatizzati e automatizzati, come spiegato nel documento allegato. Il modello multi-agente automatizzato è implementato in AutoGen, un ecosistema open-source per la modellazione AI basata su agenti.
Url del repository: https://github.com/lamm-mit/SciAgentsDiscovery