Nová AI platforma od FutureHouse predstavuje významný pokrok v aplikácii umelej inteligencie na vedecký výskum a má potenciál zvrátiť znepokojujúci, desaťročia trvajúci pokles výskumnej produktivity.
Platforma pozostáva zo štyroch špecializovaných AI agentov, z ktorých každý je navrhnutý na riešenie konkrétnych úzkych miest vo vedeckom procese. Crow slúži ako univerzálny agent na vyhľadávanie literatúry a poskytovanie stručných odborných odpovedí; Falcon sa špecializuje na hĺbkové rešerše s prístupom k špecializovaným vedeckým databázam; Owl identifikuje, či boli konkrétne experimenty už v minulosti vykonané; a Phoenix pomáha výskumníkom s plánovaním chemických experimentov.
Podľa spoluzakladateľov FutureHouse Sama Rodriquesa (MIT PhD '19) a Andrewa Whitea boli títo agenti dôkladne testovaní a preukázali, že prekonávajú najmodernejšie AI modely aj výskumníkov s PhD titulom v úlohách rešerše a syntézy literatúry. Vývoj platformy motivovala Rodriquesova skúsenosť počas jeho výskumu v oblasti neurovedy na MIT, kde si všimol, že obrovské množstvo vedeckej literatúry vytvorilo informačné úzke hrdlo.
"Prirodzený jazyk je skutočným jazykom vedy," vysvetľuje Rodriques. "Iní ľudia budujú základné modely pre biológiu, kde strojové učenie pracuje s jazykom DNA alebo proteínov, a to je silné. No objavy nie sú reprezentované v DNA alebo proteínoch. Jediný spôsob, ako vieme objavy reprezentovať, vytvárať hypotézy a uvažovať, je pomocou prirodzeného jazyka."
Platforma už preukázala svoj potenciál v reálnych aplikáciách. Vedci z rôznych výskumných inštitúcií využili agentov FutureHouse na systematické prehľady génov relevantných pre Parkinsonovu chorobu, pričom výsledky údajne prekonali tie, ktoré poskytujú univerzálne AI nástroje. V máji 2025 FutureHouse demonštroval multiagentový pracovný postup, ktorý identifikoval potenciálneho nového kandidáta na liečbu suchej formy vekom podmienenej makulárnej degenerácie, čím ukázal schopnosť platformy urýchliť proces objavovania.
Keďže vedecká produkcia naďalej exponenciálne rastie, zatiaľ čo produktivita výskumu klesá – objavy si dnes vyžadujú viac času, financií a väčšie tímy než v minulosti – prístup FutureHouse, založený na tvorbe špecializovaných, na úlohu orientovaných AI agentov, by mohol vedcom pomôcť lepšie sa orientovať v narastajúcej komplexnosti moderného výskumu.