Nhóm Trường Y Harvard Mở Nguồn AutoScientists, Hệ thống Nghiên cứu AI Phi tập trung

Theo Beating, một nhóm nghiên cứu phối hợp từ Trường Y Harvard, Viện Kempner và Viện Broad, bao gồm các nhà nghiên cứu Shanghua Gao, Ada Fang và Marinka Zitnik, đã công bố mã nguồn mở AutoScientists, một hệ thống tác nhân AI phi tập trung cho khám phá khoa học. Không giống các hệ thống tập trung với cơ chế tìm kiếm một luồng, AutoScientists loại bỏ bộ điều phối trung tâm, cho phép các tác nhân cộng tác bất đồng bộ—các tác nhân soạn thảo phản biện ngang hàng trước khi tiêu thụ tài nguyên tính toán, qua đó ngăn các thí nghiệm thất bại trùng lặp và đồng thời phát hiện nhiều hướng nghiên cứu đầy triển vọng.

Trong thử nghiệm BioML-Bench ở các tác vụ chẩn đoán hình ảnh y khoa, khám phá thuốc và kỹ thuật protein, hệ thống đạt 74,4% trung bình trên bảng xếp hạng ở 24 tác vụ, cải thiện 8,3 điểm phần trăm so với các baseline tác nhân trước đó. Ở dự đoán liên kết protein, AutoScientists tìm ra các phương pháp giúp nâng hệ số tương quan Spearman thêm 6,5% trên ProteinGym, vượt qua các mốc chuẩn học có giám sát trước đó.