تمثل منصة الذكاء الاصطناعي الجديدة التي أطلقتها FutureHouse تقدماً كبيراً في تطبيق الذكاء الاصطناعي على البحث العلمي، مع إمكانية عكس الاتجاه المقلق لانخفاض إنتاجية البحث العلمي على مدى عقود.
تتكون المنصة من أربعة وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين، صُمم كل منهم لمعالجة نقاط الاختناق المحددة في العملية العلمية. يعمل "Crow" كوكيل عام للبحث في الأدبيات وتقديم إجابات علمية مختصرة؛ بينما يتخصص "Falcon" في مراجعات الأدبيات المتعمقة مع إمكانية الوصول إلى قواعد بيانات علمية متخصصة؛ ويقوم "Owl" بتحديد ما إذا كانت تجارب معينة قد أُجريت سابقاً؛ ويساعد "Phoenix" الباحثين في تخطيط التجارب الكيميائية.
وبحسب مؤسسي FutureHouse، سام رودريكز (دكتوراه MIT لعام 2019) وأندرو وايت، فقد تم اختبار هؤلاء الوكلاء بدقة وأثبتوا تفوقهم على أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي وحتى على باحثين بمستوى الدكتوراه في مهام البحث في الأدبيات العلمية وتلخيصها. وجاء تطوير المنصة مدفوعاً بتجربة رودريكز خلال أبحاثه في علم الأعصاب بمعهد MIT، حيث لاحظ أن الكم الهائل من الأدبيات العلمية تسبب في خلق عنق زجاجة معلوماتي.
يشرح رودريكز: "اللغة الطبيعية هي اللغة الحقيقية للعلم. هناك من يبني نماذج أساسية لعلم الأحياء، حيث تتحدث نماذج التعلم الآلي بلغة الحمض النووي أو البروتينات، وهذا أمر قوي. لكن الاكتشافات لا تُعرض في الحمض النووي أو البروتينات. الطريقة الوحيدة التي نعرفها لتمثيل الاكتشافات، وصياغة الفرضيات، والتفكير، هي عبر اللغة الطبيعية".
وقد أظهرت المنصة بالفعل نتائج واعدة في التطبيقات الواقعية. فقد استخدم علماء في مؤسسات بحثية مختلفة وكلاء FutureHouse لإجراء مراجعات منهجية للجينات المرتبطة بمرض باركنسون، وكانت النتائج أفضل من تلك التي تقدمها أدوات الذكاء الاصطناعي العامة. وفي مايو 2025، استعرضت FutureHouse سير عمل متعدد الوكلاء تمكن من تحديد مرشح علاجي جديد محتمل لمرض الضمور البقعي الجاف المرتبط بالعمر، مما يبرز قدرة المنصة على تسريع عملية الاكتشاف.
ومع استمرار النمو المتسارع في الإنتاج العلمي مقابل تراجع إنتاجية البحث—حيث تتطلب الاكتشافات الآن وقتاً وتمويلاً وفرقاً أكبر من ذي قبل—فإن نهج FutureHouse في تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين وموجهين لمهام محددة قد يوفر حلاً لمساعدة العلماء على مواجهة التعقيد المتزايد في البحث العلمي الحديث.