Skalierungsgesetze in der wissenschaftlichen Entdeckung mit KI und Robotikwissenschaftlern

Scaling Laws in Scientific Discovery with AI and Robot Scientists

March 28, 2025

Autoren: Pengsong Zhang, Heng Zhang, Huazhe Xu, Renjun Xu, Zhenting Wang, Cong Wang, Animesh Garg, Zhibin Li, Arash Ajoudani, Xinyu Liu

cs.AI

Zusammenfassung

Die wissenschaftliche Entdeckung steht durch fortschrittliche Robotik und künstliche Intelligenz vor einem rasanten Fortschritt. Aktuelle wissenschaftliche Praktiken stoßen auf erhebliche Grenzen, da manuelle Experimente zeitaufwendig und ressourcenintensiv bleiben, während multidisziplinäre Forschung die Integration von Wissen über die Expertisegrenzen einzelner Forscher hinaus erfordert. Hier skizzieren wir das Konzept eines autonomen Generalisten-Wissenschaftlers (Autonomous Generalist Scientist, AGS), das agentenbasierte KI und verkörperte Robotik kombiniert, um den gesamten Forschungszyklus zu automatisieren. Dieses System könnte dynamisch mit physischen und virtuellen Umgebungen interagieren und gleichzeitig die Integration von Wissen über verschiedene wissenschaftliche Disziplinen hinweg fördern. Durch den Einsatz dieser Technologien in jeder Forschungsphase – von der Literaturrecherche über die Hypothesengenerierung und Experimentation bis hin zum Verfassen von Manuskripten – und durch die Einbindung interner Reflexion sowie externer Feedbacks zielt dieses System darauf ab, den Zeit- und Ressourcenaufwand für wissenschaftliche Entdeckungen erheblich zu reduzieren. Aufbauend auf der Entwicklung von virtuellen KI-Wissenschaftlern hin zu vielseitigen, KI-basierten Robotikwissenschaftlern verspricht AGS bahnbrechendes Potenzial. Da diese autonomen Systeme zunehmend in den Forschungsprozess integriert werden, stellen wir die Hypothese auf, dass wissenschaftliche Entdeckungen möglicherweise neuen Skalierungsgesetzen folgen könnten, die durch die Anzahl und Fähigkeiten dieser autonomen Systeme geprägt sind. Dies bietet neue Perspektiven darauf, wie Wissen generiert und weiterentwickelt wird. Die Anpassungsfähigkeit verkörperter Roboter an extreme Umgebungen, gepaart mit dem Schwungradeffekt des sich anhäufenden wissenschaftlichen Wissens, birgt das Versprechen, kontinuierlich sowohl physische als auch intellektuelle Grenzen zu überwinden.

English

Scientific discovery is poised for rapid advancement through advanced robotics and artificial intelligence. Current scientific practices face substantial limitations as manual experimentation remains time-consuming and resource-intensive, while multidisciplinary research demands knowledge integration beyond individual researchers' expertise boundaries. Here, we envision an autonomous generalist scientist (AGS) concept combines agentic AI and embodied robotics to automate the entire research lifecycle. This system could dynamically interact with both physical and virtual environments while facilitating the integration of knowledge across diverse scientific disciplines. By deploying these technologies throughout every research stage -- spanning literature review, hypothesis generation, experimentation, and manuscript writing -- and incorporating internal reflection alongside external feedback, this system aims to significantly reduce the time and resources needed for scientific discovery. Building on the evolution from virtual AI scientists to versatile generalist AI-based robot scientists, AGS promises groundbreaking potential. As these autonomous systems become increasingly integrated into the research process, we hypothesize that scientific discovery might adhere to new scaling laws, potentially shaped by the number and capabilities of these autonomous systems, offering novel perspectives on how knowledge is generated and evolves. The adaptability of embodied robots to extreme environments, paired with the flywheel effect of accumulating scientific knowledge, holds the promise of continually pushing beyond both physical and intellectual frontiers.