Команда Медицинской школы Гарварда открывает исходный код AutoScientists — децентрализованной системы исследований в области ИИ

Команда Beating, состоящая из исследователей Гарвардской медицинской школы, Института Кемпнера и Broad Institute, включая Shanghua Gao, Ada Fang и Marinka Zitnik, открыла исходный код AutoScientists — децентрализованной системы ИИ-агентов для научных открытий. В отличие от централизованных систем с однопоточным поиском, AutoScientists устраняет центрального координатора, позволяя агентам сотрудничать асинхронно: агенты подготавливают черновики рецензий до потребления вычислительных ресурсов, что предотвращает повторение неудачных экспериментов и позволяет одновременно находить несколько перспективных направлений исследований.

В тестах BioML-Bench на задачах медицинской визуализации, разработки лекарств и инженерии белков система достигла среднего 74,4% процентиля в лидерборде по 24 задачам, улучшив на 8,3 процентных пункта по сравнению с предыдущими базовыми агентами. При прогнозировании связывания белков AutoScientists нашла подходы, которые повысили коэффициент Спирмена на 6,5% на ProteinGym, превзойдя прежние результаты в управляемых (supervised) бенчмарках.