Sistemul multi-agent de co-om de știință AI al Google își dovedește valoarea ca asistent de cercetare puternic, realizând descoperiri științifice autentice care, în mod obișnuit, ar necesita ani de muncă din partea cercetătorilor.
Motivat de provocările procesului modern de descoperire științifică, Google a dezvoltat co-omul de știință AI ca un sistem multi-agent bazat pe Gemini 2.0. Sistemul este conceput să funcționeze ca un instrument colaborativ pentru oamenii de știință, reflectând procesul de raționament care stă la baza metodei științifice.
Dincolo de instrumentele standard de revizuire și rezumare a literaturii, co-omul de știință AI este destinat să descopere cunoștințe noi, originale și să formuleze ipoteze de cercetare inovatoare pe baza dovezilor anterioare și adaptate la obiectivele specifice ale cercetării. Pornind de la un obiectiv de cercetare formulat în limbaj natural, sistemul generează ipoteze noi, prezentări detaliate ale cercetării și protocoale experimentale.
Capacitățile sistemului au fost demonstrate spectaculos atunci când profesorii José Penadés și Tiago Costa de la Imperial College London l-au provocat cu o întrebare complexă despre evoluția bacteriană. Laboratorul lui Penadés a petrecut un deceniu încercând să rezolve modul în care insulele cromozomiale inductibile de fag formatoare de capsidă (cf-PICI) pot schimba cozi pentru a infecta diferite specii bacteriene. Înainte de a-și publica descoperirile, au decis să testeze co-omul de știință AI, prezentându-i datele lor nepublicate pentru a vedea dacă poate ajunge la aceeași concluzie.
Rezultatul a fost remarcabil. AI-ul a identificat corect că cf-PICI-urile își produc propriile capsiduri și își împachetează ADN-ul, bazându-se exclusiv pe cozile de fag pentru transfer. A descoperit că cf-PICI-urile eliberează în mediu capsiduri fără coadă, neinfecțioase, care conțin ADN-ul lor, iar acestea interacționează ulterior cu cozi de fag din diverse specii pentru a forma particule chimerice capabile să injecteze ADN-ul în diferite specii bacteriene, în funcție de coada prezentă.
Profesorul Penadés a remarcat că echipa sa a fost împiedicată de propriile prejudecăți: „Am fost părtinitori. Mulți ani am crezut—și toți cei din domeniul biologiei fagilor cred—că după infecție, ceea ce ai sunt particule infecțioase cu capsidă și coadă. Nu înțelegeam de ce aveam PICI care puteau fi induse, dar nu erau transferate... Eram atât de părtinitori încât nu vedeam ce se întâmpla cu adevărat.”
Performanța co-omului de știință AI a fost validată și dincolo de acest caz singular. Pe un subset de 11 obiective de cercetare, experți din domeniu au evaluat rezultatele sistemului comparativ cu alte repere relevante. Deși dimensiunea eșantionului a fost mică, experții au considerat că AI-ul are un potențial mai mare de noutate și impact și au preferat rezultatele sale față de cele ale altor modele.
Pentru a facilita explorarea responsabilă a potențialului co-omului de știință AI, Google oferă acces la sistem organizațiilor de cercetare printr-un program Trusted Tester. Pe măsură ce provocările științifice devin tot mai complexe și interdisciplinare, instrumente precum co-omul de știință AI ar putea accelera semnificativ ritmul descoperirilor, ajutând cercetătorii să depășească propriile prejudecăți și să identifice noi direcții promițătoare de cercetare.