Das Denario-Projekt: KI-Agenten mit tiefem Wissen für wissenschaftliche Entdeckungen

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Wir stellen Denario vor, ein KI-Multi-Agenten-System, das als wissenschaftlicher Forschungsassistent konzipiert ist. Denario kann eine Vielzahl verschiedener Aufgaben ausführen, wie z.B. das Generieren von Ideen, die Literaturrecherche, die Erstellung von Forschungsplänen, das Schreiben und Ausführen von Code, das Erstellen von Diagrammen sowie das Verfassen und Begutachten wissenschaftlicher Arbeiten. Das System verfügt über eine modulare Architektur, die es ermöglicht, spezifische Aufgaben zu bearbeiten, etwa die Ideengenerierung, oder end-to-end wissenschaftliche Analysen unter Verwendung von Cmbagent als Deep-Research-Backend durchzuführen. In dieser Arbeit beschreiben wir Denario und seine Module im Detail und veranschaulichen seine Fähigkeiten anhand mehrerer KI-generierter Artikel, die von ihm in zahlreichen wissenschaftlichen Disziplinen erstellt wurden, darunter Astrophysik, Biologie, Biophysik, Biomedizinische Informatik, Chemie, Materialwissenschaften, Mathematische Physik, Medizin, Neurowissenschaften und Planetenwissenschaften. Denario zeichnet sich zudem durch die Kombination von Ideen aus verschiedenen Disziplinen aus, was wir anhand eines Artikels demonstrieren, der Methoden aus der Quantenphysik und dem maschinellen Lernen auf astrophysikalische Daten anwendet. Wir berichten über die von Fachexperten durchgeführten Evaluierungen dieser Artikel, die sowohl numerische Bewertungen als auch gutachterliche Rückmeldungen lieferten. Anschließend heben wir die Stärken, Schwächen und Grenzen des derzeitigen Systems hervor. Abschließend diskutieren wir die ethischen Implikationen KI-gestützter Forschung und reflektieren, wie solche Technologien mit der Wissenschaftsphilosophie zusammenhängen. Wir veröffentlichen den Code öffentlich unter https://github.com/AstroPilot-AI/Denario. Eine Denario-Demo kann auch direkt im Web unter https://huggingface.co/spaces/astropilot-ai/Denario ausgeführt werden, und die vollständige Anwendung wird in der Cloud bereitgestellt.

English

We present Denario, an AI multi-agent system designed to serve as a scientific research assistant. Denario can perform many different tasks, such as generating ideas, checking the literature, developing research plans, writing and executing code, making plots, and drafting and reviewing a scientific paper. The system has a modular architecture, allowing it to handle specific tasks, such as generating an idea, or carrying out end-to-end scientific analysis using Cmbagent as a deep-research backend. In this work, we describe in detail Denario and its modules, and illustrate its capabilities by presenting multiple AI-generated papers generated by it in many different scientific disciplines such as astrophysics, biology, biophysics, biomedical informatics, chemistry, material science, mathematical physics, medicine, neuroscience and planetary science. Denario also excels at combining ideas from different disciplines, and we illustrate this by showing a paper that applies methods from quantum physics and machine learning to astrophysical data. We report the evaluations performed on these papers by domain experts, who provided both numerical scores and review-like feedback. We then highlight the strengths, weaknesses, and limitations of the current system. Finally, we discuss the ethical implications of AI-driven research and reflect on how such technology relates to the philosophy of science. We publicly release the code at https://github.com/AstroPilot-AI/Denario. A Denario demo can also be run directly on the web at https://huggingface.co/spaces/astropilot-ai/Denario, and the full app will be deployed on the cloud.

Das Denario-Projekt: KI-Agenten mit tiefem Wissen für wissenschaftliche Entdeckungen

The Denario project: Deep knowledge AI agents for scientific discovery

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