Der KI-Wissenschaftler-v2: Workshop-Level Automatisierte Wissenschaftliche Entdeckung durch Agentenbasiertes Baumsuchverfahren

The AI Scientist-v2: Workshop-Level Automated Scientific Discovery via Agentic Tree Search

April 10, 2025

Autoren: Yutaro Yamada, Robert Tjarko Lange, Cong Lu, Shengran Hu, Chris Lu, Jakob Foerster, Jeff Clune, David Ha

cs.AI

Zusammenfassung

KI spielt eine zunehmend entscheidende Rolle bei der Transformation der Art und Weise, wie wissenschaftliche Entdeckungen gemacht werden. Wir stellen The AI Scientist-v2 vor, ein end-to-end agentenbasiertes System, das in der Lage ist, den ersten vollständig KI-generierten, peer-review-akzeptierten Workshop-Beitrag zu erstellen. Dieses System formuliert iterativ wissenschaftliche Hypothesen, entwirft und führt Experimente durch, analysiert und visualisiert Daten und verfasst eigenständig wissenschaftliche Manuskripte. Im Vergleich zu seinem Vorgänger (v1, Lu et al., 2024 arXiv:2408.06292) beseitigt The AI Scientist-v2 die Abhängigkeit von menschlich erstellten Code-Vorlagen, generalisiert effektiv über verschiedene maschinelle Lernbereiche hinweg und nutzt eine neuartige progressive agentenbasierte Baum-Suchmethodik, die von einem dedizierten Experimentmanager-Agenten gesteuert wird. Zusätzlich verbessern wir die KI-Reviewer-Komponente durch die Integration eines Vision-Language-Modell (VLM)-Feedback-Loops zur iterativen Verfeinerung von Inhalt und Ästhetik der Abbildungen. Wir haben The AI Scientist-v2 evaluiert, indem wir drei vollständig autonome Manuskripte bei einem peer-reviewed ICLR-Workshop eingereicht haben. Bemerkenswerterweise erreichte ein Manuskript hohe genug Bewertungen, um die durchschnittliche menschliche Akzeptanzschwelle zu übertreffen, was den ersten Fall eines vollständig KI-generierten Papiers markiert, das erfolgreich ein Peer-Review durchlaufen hat. Diese Leistung unterstreicht die wachsende Fähigkeit der KI, alle Aspekte der wissenschaftlichen Forschung durchzuführen. Wir erwarten, dass weitere Fortschritte in der autonomen wissenschaftlichen Entdeckungstechnologie die menschliche Wissensgenerierung tiefgreifend beeinflussen werden, indem sie eine beispiellose Skalierbarkeit der Forschungsproduktivität ermöglichen und wissenschaftliche Durchbrüche erheblich beschleunigen, was der Gesellschaft insgesamt zugutekommt. Wir haben den Code unter https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2 open-source veröffentlicht, um die zukünftige Entwicklung dieser transformativen Technologie zu fördern. Wir diskutieren auch die Rolle der KI in der Wissenschaft, einschließlich der KI-Sicherheit.

English

AI is increasingly playing a pivotal role in transforming how scientific discoveries are made. We introduce The AI Scientist-v2, an end-to-end agentic system capable of producing the first entirely AI generated peer-review-accepted workshop paper. This system iteratively formulates scientific hypotheses, designs and executes experiments, analyzes and visualizes data, and autonomously authors scientific manuscripts. Compared to its predecessor (v1, Lu et al., 2024 arXiv:2408.06292), The AI Scientist-v2 eliminates the reliance on human-authored code templates, generalizes effectively across diverse machine learning domains, and leverages a novel progressive agentic tree-search methodology managed by a dedicated experiment manager agent. Additionally, we enhance the AI reviewer component by integrating a Vision-Language Model (VLM) feedback loop for iterative refinement of content and aesthetics of the figures. We evaluated The AI Scientist-v2 by submitting three fully autonomous manuscripts to a peer-reviewed ICLR workshop. Notably, one manuscript achieved high enough scores to exceed the average human acceptance threshold, marking the first instance of a fully AI-generated paper successfully navigating a peer review. This accomplishment highlights the growing capability of AI in conducting all aspects of scientific research. We anticipate that further advancements in autonomous scientific discovery technologies will profoundly impact human knowledge generation, enabling unprecedented scalability in research productivity and significantly accelerating scientific breakthroughs, greatly benefiting society at large. We have open-sourced the code at https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2 to foster the future development of this transformative technology. We also discuss the role of AI in science, including AI safety.