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Google は、研究者が新しい仮説や研究戦略を策定するのを支援するために設計された新しい AI システム、AI 共同科学者を発表しました。Gemini 2.0 プラットフォームで動作するこのシステムでは、科学者が自然言語で研究目的を入力できます。その後、AI が検証可能な仮説を生成し、関連文献を要約し、実験アプローチを提案します。このツールは、科学的プロセスを置き換えるのではなくサポートすることを目的としており、専門家が研究を強化できる共同プラットフォームを提供します。

AI 共同科学者は、科学的手法を模倣して研究アイデアを生み出し、洗練させる一連の専門エージェントを採用しています。生成、反映、ランキング、進化、近接、メタレビューと名付けられたこれらのエージェントは連携して動作し、仮説の質を反復的に向上させます。研究者は独自のアイデアやフィードバックをシステムに投稿できます。また、Web 検索と AI モデルも活用して、出力の根拠と品質を確保します。

システムのアーキテクチャには、ワークフローを調整し、専門エージェントにタスクを割り当て、リソースを管理するスーパーバイザー エージェントが含まれています。これにより、AI 共同科学者はコンピューティング能力を拡張し、科学的推論機能を強化することができます。システムの有効性は、出力の品質と正の相関関係があることがわかっている Elo 自動評価メトリックを使用して測定されます。

実際の応用では、AI 共同科学者は、薬物の再利用、新しい治療ターゲットの発見、抗菌薬耐性のメカニズムの理解のための実験室実験でテストされています。このシステムは、急性骨髄性白血病の新しい候補薬を提案し、肝線維症の潜在的な治療ターゲットを特定しました。さらに、細菌の遺伝子伝達メカニズムに関する仮説を独自に生成し、後に実験研究によって確認されました。その可能性にもかかわらず、報告書は、科学的発見を支援する AI 共同科学者の能力をさらに改善し、責任ある調査を行う必要があることを認めています。