NovelSeek: Wenn der Agent zum Wissenschaftler wird – Aufbau eines geschlossenen Systems von der Hypothese zur Verifizierung

NovelSeek: When Agent Becomes the Scientist -- Building Closed-Loop System from Hypothesis to Verification

May 22, 2025

Autoren: NovelSeek Team, Bo Zhang, Shiyang Feng, Xiangchao Yan, Jiakang Yuan, Zhiyin Yu, Xiaohan He, Songtao Huang, Shaowei Hou, Zheng Nie, Zhilong Wang, Jinyao Liu, Runmin Ma, Tianshuo Peng, Peng Ye, Dongzhan Zhou, Shufei Zhang, Xiaosong Wang, Yilan Zhang, Meng Li, Zhongying Tu, Xiangyu Yue, Wangli Ouyang, Bowen Zhou, Lei Bai

cs.AI

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz (KI) beschleunigt die Transformation von wissenschaftlichen Forschungsparadigmen, indem sie nicht nur die Forschungseffizienz steigert, sondern auch Innovationen vorantreibt. Wir stellen NovelSeek vor, ein einheitliches, geschlossenes Multi-Agenten-Framework zur Durchführung von Autonomer Wissenschaftlicher Forschung (ASR) in verschiedenen wissenschaftlichen Forschungsbereichen, das Forschern ermöglicht, komplexe Probleme in diesen Bereichen mit beispielloser Geschwindigkeit und Präzision zu bewältigen. NovelSeek hebt drei wesentliche Vorteile hervor: 1) Skalierbarkeit: NovelSeek hat seine Vielseitigkeit in 12 wissenschaftlichen Forschungsaufgaben unter Beweis gestellt und ist in der Lage, innovative Ideen zur Verbesserung der Leistung von Baseline-Code zu generieren. 2) Interaktivität: NovelSeek bietet eine Schnittstelle für Feedback von menschlichen Experten und Multi-Agenten-Interaktion in automatisierten End-to-End-Prozessen, wodurch die nahtlose Integration von domänenspezifischem Expertenwissen ermöglicht wird. 3) Effizienz: NovelSeek hat in mehreren wissenschaftlichen Bereichen vielversprechende Leistungssteigerungen erzielt, wobei der Zeitaufwand im Vergleich zu menschlichen Bemühungen erheblich geringer ist. Beispielsweise stieg die Vorhersage der Reaktionsausbeute in nur 12 Stunden von 27,6 % auf 35,4 %; bei der Vorhersage der Enhancer-Aktivität erhöhte sich die Genauigkeit von 0,52 auf 0,79 mit nur 4 Stunden Verarbeitungszeit; und bei der 2D-Semantiksegmentierung verbesserte sich die Präzision von 78,8 % auf 81,0 % in nur 30 Stunden.

English

Artificial Intelligence (AI) is accelerating the transformation of scientific research paradigms, not only enhancing research efficiency but also driving innovation. We introduce NovelSeek, a unified closed-loop multi-agent framework to conduct Autonomous Scientific Research (ASR) across various scientific research fields, enabling researchers to tackle complicated problems in these fields with unprecedented speed and precision. NovelSeek highlights three key advantages: 1) Scalability: NovelSeek has demonstrated its versatility across 12 scientific research tasks, capable of generating innovative ideas to enhance the performance of baseline code. 2) Interactivity: NovelSeek provides an interface for human expert feedback and multi-agent interaction in automated end-to-end processes, allowing for the seamless integration of domain expert knowledge. 3) Efficiency: NovelSeek has achieved promising performance gains in several scientific fields with significantly less time cost compared to human efforts. For instance, in reaction yield prediction, it increased from 27.6% to 35.4% in just 12 hours; in enhancer activity prediction, accuracy rose from 0.52 to 0.79 with only 4 hours of processing; and in 2D semantic segmentation, precision advanced from 78.8% to 81.0% in a mere 30 hours.