Представлен агент Edison Kosmos — «ИИ-ученый», который берет на себя самый трудоемкий черновой слой научного R&D. В одном длинном прогоне он сам находит и «переваривает» литературу, формулирует проверяемые гипотезы, пишет код анализа данных (обычно на Python/R), строит графики и собирает связный отчет с цитатами и ссылками на исходники. Разработчики заявляют, что такой подход значительно сокращает количество черновой работы — в тестировании модель за один дневной прогон справлялась с объемами работы до 6 месяцев ( речь об оценке эквивалента объема, а не о буквальном календарном сроке).
Kosmos может за один раз обработать до 1,5 тыс. статей, сгенерировав десятки тысяч строк кода. Независимые эксперты проверяли выборку отчетов и признали корректными около 79% формулировок — это считается хорошим уровнем автоматизации первичного анализа литературы и подборки черновиков отчетов.
Как работает Kosmos? ИИ-ученый способен собрать из разрозненных научных работ фактику по заданной теме, связать вместе результаты разных команд, занимавшихся темой, сформулировать гипотезы, написать и выполнить код их проверки, а затем подготовить отчет. В тестах агент выполнил кейсы из биомедицины и материаловедения: от выделения возможной мишени при кардиофиброзе (SOD2) до закономерностей проводимости в нейросетях мозга и таймлайнов биомаркеров при болезни Альцгеймера.
Работающим с Kosmos ученым необходимо задать: задать цель и границы научной работы, предоставить доступ к данным и инструментам, а затем провести финальную проверку результата и решить — какие выводы ИИ стоит проверить в реальной лаборатории. Для команд это значит ускорение стартовых этапов — обзора, мета-анализа, отбора гипотез и написания черновиков отчетов. Kosmos уже доступен: есть бесплатный план и платные тарифы за 50 и 200 долларов, также возможна докупка дополнительных кредитов для сложных задач.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал «сбежавшая нейросеть», где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
Источник: habr.com