Le Scientifique IA-v2 : Découverte scientifique automatisée au niveau de l'atelier via une recherche arborescente agentique

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

April 10, 2025

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

cs.AI

Résumé

L'IA joue un rôle de plus en plus central dans la transformation des méthodes de découverte scientifique. Nous présentons The AI Scientist-v2, un système agentique de bout en bout capable de produire le premier article d'atelier entièrement généré par l'IA et accepté par un processus de relecture par les pairs. Ce système formule itérativement des hypothèses scientifiques, conçoit et exécute des expériences, analyse et visualise les données, et rédige de manière autonome des manuscrits scientifiques. Par rapport à son prédécesseur (v1, Lu et al., 2024 arXiv:2408.06292), The AI Scientist-v2 élimine la dépendance aux modèles de code rédigés par l'homme, généralise efficacement à travers divers domaines de l'apprentissage automatique, et exploite une nouvelle méthodologie de recherche arborescente agentique progressive gérée par un agent dédié à la gestion des expériences. De plus, nous avons amélioré le composant de relecture par l'IA en intégrant une boucle de rétroaction basée sur un modèle vision-langage (VLM) pour l'affinement itératif du contenu et de l'esthétique des figures. Nous avons évalué The AI Scientist-v2 en soumettant trois manuscrits entièrement autonomes à un atelier de l'ICLR soumis à relecture par les pairs. Notamment, un manuscrit a obtenu des scores suffisamment élevés pour dépasser le seuil moyen d'acceptation humaine, marquant ainsi la première occurrence d'un article entièrement généré par l'IA ayant réussi à naviguer avec succès dans un processus de relecture par les pairs. Cette réalisation met en lumière la capacité croissante de l'IA à mener tous les aspects de la recherche scientifique. Nous anticipons que les avancées futures dans les technologies de découverte scientifique autonome auront un impact profond sur la génération de connaissances humaines, permettant une scalabilité sans précédent dans la productivité de la recherche et accélérant significativement les percées scientifiques, bénéficiant ainsi grandement la société dans son ensemble. Nous avons ouvert le code source à l'adresse https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2 pour favoriser le développement futur de cette technologie transformative. Nous discutons également du rôle de l'IA dans la science, y compris la sécurité de l'IA.

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.