La nuova piattaforma AI di FutureHouse rappresenta un progresso significativo nell’applicazione dell’intelligenza artificiale alla ricerca scientifica, con il potenziale di invertire una preoccupante tendenza pluridecennale di calo della produttività nella ricerca.
La piattaforma è composta da quattro agenti AI specializzati, ciascuno progettato per affrontare specifici colli di bottiglia nel processo scientifico. Crow funge da agente generalista per la ricerca bibliografica e risposte accademiche concise; Falcon è specializzato in revisioni approfondite della letteratura con accesso a database scientifici specialistici; Owl identifica se determinati esperimenti sono già stati condotti in precedenza; Phoenix assiste i ricercatori nella pianificazione di esperimenti di chimica.
Secondo i co-fondatori di FutureHouse, Sam Rodriques (PhD MIT '19) e Andrew White, questi agenti sono stati sottoposti a rigorosi benchmark e hanno dimostrato di superare sia i modelli AI più avanzati sia ricercatori di livello PhD nei compiti di ricerca e sintesi della letteratura. Lo sviluppo della piattaforma è stato motivato dall’esperienza di Rodriques durante le sue ricerche in neuroscienze al MIT, dove ha osservato che l’enorme volume di letteratura scientifica aveva creato un vero e proprio collo di bottiglia informativo.
“La lingua naturale è la vera lingua della scienza”, spiega Rodriques. “Altri stanno costruendo modelli fondamentali per la biologia, dove i modelli di machine learning parlano il linguaggio del DNA o delle proteine, ed è potente. Ma le scoperte non sono rappresentate nel DNA o nelle proteine. L’unico modo che conosciamo per rappresentare le scoperte, formulare ipotesi e ragionare è attraverso la lingua naturale.”
La piattaforma ha già mostrato risultati promettenti in applicazioni reali. Scienziati di diversi istituti di ricerca hanno utilizzato gli agenti di FutureHouse per condurre revisioni sistematiche di geni rilevanti per il morbo di Parkinson, con risultati che si sono rivelati superiori rispetto agli strumenti AI generalisti. Nel maggio 2025, FutureHouse ha dimostrato un flusso di lavoro multi-agente che ha identificato un potenziale nuovo candidato terapeutico per la degenerazione maculare secca legata all’età, evidenziando la capacità della piattaforma di accelerare il processo di scoperta.
Mentre la produzione scientifica continua a crescere esponenzialmente e la produttività della ricerca diminuisce—con scoperte che ora richiedono più tempo, fondi e team più numerosi rispetto al passato—l’approccio di FutureHouse, basato sulla creazione di agenti AI specializzati e orientati al compito, potrebbe offrire una soluzione per aiutare gli scienziati a orientarsi nella crescente complessità della ricerca moderna.