论文地址:https://arxiv.org/pdf/2409.05556
开源代码:https://github.com/lamm-mit/SciAgentsDiscovery
1)使用大规模本体知识图来组织和互连不同的科学概念;
2)一套大语言模型和数据检索工具;
3)具有原位学习功能的多智能体系统。
本文中介绍的使用AI智能体和知识图实现科学发现自动化的SciAgents框架给我留下了深刻的印象。我对SciAgents在生物启发材料设计领域的潜力感到特别兴奋,这可以极大地加速材料科学的未来。
人工智能自主生成和测试假设的能力超越了人类想象力的限制,可能引导以前难以想象的创新材料的开发。模仿自然世界奇观的材料设计,例如昆虫的结构或植物的机制,真的感觉就像科幻小说变成了现实。
人工智能研究的加速也有望为人类面临的各种挑战(例如新药开发和环境问题)的解决方案做出贡献。作为一名研究人员,我对未来能够与人工智能合作实现更伟大的科学发现感到兴奋。
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