Beberapa peneliti telah mengambil pandangan luas tentang kemajuan ilmiah selama 50 tahun terakhir dan sampai pada kesimpulan yang sama: produktivitas ilmiah menurun. Butuh lebih banyak waktu, lebih banyak dana, dan tim yang lebih besar untuk membuat penemuan yang dulu lebih cepat dan lebih murah. Meskipun berbagai penjelasan telah ditawarkan untuk perlambatan, salah satunya adalah, ketika penelitian menjadi lebih kompleks dan khusus, para ilmuwan harus menghabiskan lebih banyak waktu untuk meninjau publikasi, merancang eksperimen canggih, dan menganalisis data.
Sekarang, laboratorium penelitian yang didanai secara filantropis, FutureHouse berusaha untuk mempercepat penelitian ilmiah dengan platform AI yang dirancang untuk mengotomatisasi banyak langkah penting di jalan menuju kemajuan ilmiah. Platform ini terdiri dari serangkaian agen AI yang berspesialisasi untuk tugas -tugas termasuk pengambilan informasi, sintesis informasi, desain sintesis kimia, dan analisis data.
Pendiri masa depan Sam Rodriques PhD ’19 dan Andrew White percaya bahwa dengan memberikan setiap ilmuwan akses ke agen AI mereka, mereka dapat menembus kemacetan terbesar dalam sains dan membantu memecahkan beberapa masalah kemanusiaan yang paling mendesak.
“Bahasa alami adalah bahasa sains yang sebenarnya,” kata Rodriques. “Orang lain sedang membangun model fondasi untuk biologi, di mana model pembelajaran mesin berbicara bahasa DNA atau protein, dan itu kuat. Tetapi penemuan tidak diwakili dalam DNA atau protein. Satu -satunya cara kita tahu bagaimana mewakili penemuan, hipotesis, dan alasan dengan bahasa alami.”
Menemukan masalah besar
Untuk penelitian PhD -nya di MIT, Rodriques berusaha untuk memahami cara kerja otak di laboratorium Profesor Ed Boyden.
“Seluruh ide di balik Futurhouse terinspirasi oleh kesan yang saya dapatkan selama PhD saya di MIT bahwa bahkan jika kami memiliki semua informasi yang perlu kami ketahui tentang bagaimana otak bekerja, kami tidak akan mengetahuinya karena tidak ada yang punya waktu untuk membaca semua literatur,” Rodriques menjelaskan. “Bahkan jika mereka bisa membaca semuanya, mereka tidak akan dapat mengumpulkannya menjadi teori yang komprehensif. Itu adalah bagian dasar dari teka -teki masa depan.”
Rodriques menulis tentang perlunya jenis -jenis baru kolaborasi penelitian besar sebagai bab terakhir dari tesis PhD -nya pada tahun 2019, dan meskipun ia menghabiskan beberapa waktu menjalankan laboratorium di Francis Crick Institute di London setelah lulus, ia mendapati dirinya tertarik pada masalah luas dalam sains yang tidak dapat dilakukan laboratorium tunggal.
“Saya tertarik pada cara mengotomatisasi atau meningkatkan sains dan jenis apa struktur atau teknologi organisasi baru yang akan membuka kunci produktivitas ilmiah yang lebih tinggi,” kata Rodriques.
Ketika Chat-GPT 3.5 dirilis pada November 2022, Rodriques melihat jalan menuju model yang lebih kuat yang dapat menghasilkan wawasan ilmiah sendiri. Sekitar waktu itu, ia juga bertemu Andrew White, seorang ahli kimia komputasi di University of Rochester yang telah diberikan akses awal ke Chat-GPT 4. White telah membangun agen bahasa besar pertama untuk sains, dan para peneliti bergabung dengan pasukan untuk memulai masa depan.
Para pendiri mulai ingin membuat alat AI yang berbeda untuk tugas -tugas seperti pencarian literatur, analisis data, dan pembuatan hipotesis. Mereka mulai dengan pengumpulan data, akhirnya merilis Paperqa pada bulan September 2024, yang disebut Rodriques sebagai agen AI terbaik di dunia untuk mengambil dan merangkum informasi dalam literatur ilmiah. Sekitar waktu yang sama, mereka dirilis memiliki siapa pun, alat yang memungkinkan para ilmuwan menentukan apakah ada yang telah melakukan percobaan spesifik atau mengeksplorasi hipotesis spesifik.
“Kami hanya duduk -duduk bertanya, ‘Apa saja pertanyaan yang kami ajukan sebagai ilmuwan sepanjang waktu?’” Rodriques mengenang.
Ketika Futurehouse secara resmi meluncurkan platformnya pada 1 Mei tahun ini, ia mengubah citra beberapa alatnya. Paper QA sekarang gagak, dan ada orang yang sekarang disebut burung hantu. Falcon adalah agen yang mampu menyusun dan meninjau lebih banyak sumber daripada Crow. Agen baru lainnya, Phoenix, dapat menggunakan alat khusus untuk membantu para peneliti merencanakan eksperimen kimia. Dan Finch adalah agen yang dirancang untuk mengotomatisasi penemuan yang didorong oleh data dalam biologi.
Pada 20 Mei, perusahaan menunjukkan alur kerja penemuan ilmiah multi-agen untuk mengotomatisasi langkah-langkah kunci dari proses ilmiah dan mengidentifikasi kandidat terapi baru untuk degenerasi makula terkait usia kering (DAMD), penyebab utama kebutaan yang tidak dapat diubah di seluruh dunia. Pada bulan Juni, Fopertah merilis Ether0, model penalaran bobot terbuka 24B untuk kimia.
“Anda benar -benar harus menganggap agen -agen ini sebagai bagian dari sistem yang lebih besar,” kata Rodriques. “Segera, agen pencarian literatur akan diintegrasikan dengan agen analisis data, agen pembuatan hipotesis, agen perencanaan percobaan, dan mereka semua akan direkayasa untuk bekerja bersama dengan mulus.”
Agen untuk semua orang
Hari ini siapa pun dapat mengakses agen Futurehouse di platform.futurehouse.org. Peluncuran platform perusahaan menghasilkan kegembiraan dalam industri ini, dan cerita -cerita sudah mulai muncul tentang para ilmuwan yang menggunakan agen untuk mempercepat penelitian.
Salah satu ilmuwan masa depan menggunakan agen untuk mengidentifikasi gen yang dapat dikaitkan dengan sindrom ovarium polikistik dan menghasilkan hipotesis pengobatan baru untuk penyakit ini. Peneliti lain di Lawrence Berkeley National Laboratory menggunakan Crow untuk menciptakan asisten AI yang mampu mencari database penelitian PubMed untuk informasi yang berkaitan dengan penyakit Alzheimer.
Para ilmuwan di lembaga penelitian lain telah menggunakan agen untuk melakukan tinjauan sistematis gen yang relevan dengan penyakit Parkinson, menemukan agen masa depan yang berkinerja lebih baik daripada agen umum.
Rodriques mengatakan para ilmuwan yang menganggap agen kurang seperti Google Cendekia dan lebih seperti asisten ilmuwan yang cerdas mendapatkan hasil maksimal dari platform.
“Orang-orang yang mencari spekulasi cenderung mendapatkan lebih banyak jarak tempuh dari chat-gpt O3 penelitian mendalam, sementara orang-orang yang mencari ulasan literatur yang benar-benar setia cenderung mendapatkan lebih banyak dari agen kita,” Rodriques menjelaskan.
Rodriques juga berpikir Futurehouse akan segera mencapai titik di mana agennya dapat menggunakan data mentah dari makalah penelitian untuk menguji reproduktifitas hasilnya dan memverifikasi kesimpulan.
Dalam jangka panjang, untuk menjaga kemajuan ilmiah berbaris ke depan, Rodriques mengatakan Futurehouse sedang berupaya menyematkan agen -agennya dengan pengetahuan diam -diam untuk dapat melakukan analisis yang lebih canggih sambil juga memberikan agen kemampuan untuk menggunakan alat komputasi untuk mengeksplorasi hipotesis.
“Ada begitu banyak kemajuan di sekitar model dasar untuk sains dan di sekitar model bahasa untuk protein dan DNA, yang sekarang kita butuhkan untuk memberikan agen akses kepada agen kita dan semua alat lain yang biasa digunakan orang untuk melakukan sains,” kata Rodriques. “Membangun infrastruktur untuk memungkinkan agen menggunakan alat yang lebih khusus untuk sains akan menjadi kritis.”
