NovelSeek : Quand l'agent devient le scientifique - Construction d'un système en boucle fermée de l'hypothèse à la vérification

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

May 22, 2025

Auteurs: 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

Résumé

L'intelligence artificielle (IA) accélère la transformation des paradigmes de la recherche scientifique, non seulement en améliorant l'efficacité de la recherche, mais aussi en stimulant l'innovation. Nous présentons NovelSeek, un cadre unifié en boucle fermée multi-agents pour mener des Recherches Scientifiques Autonomes (ASR) dans divers domaines de recherche scientifique, permettant aux chercheurs de résoudre des problèmes complexes dans ces domaines avec une rapidité et une précision sans précédent. NovelSeek met en avant trois avantages clés : 1) Évolutivité : NovelSeek a démontré sa polyvalence dans 12 tâches de recherche scientifique, capable de générer des idées innovantes pour améliorer les performances du code de référence. 2) Interactivité : NovelSeek fournit une interface pour les retours d'experts humains et l'interaction multi-agents dans des processus automatisés de bout en bout, permettant une intégration fluide des connaissances des experts du domaine. 3) Efficacité : NovelSeek a obtenu des gains de performance prometteurs dans plusieurs domaines scientifiques avec un coût en temps significativement moindre par rapport aux efforts humains. Par exemple, dans la prédiction du rendement de réaction, il est passé de 27,6 % à 35,4 % en seulement 12 heures ; dans la prédiction de l'activité des enhancers, la précision est passée de 0,52 à 0,79 avec seulement 4 heures de traitement ; et dans la segmentation sémantique 2D, la précision est passée de 78,8 % à 81,0 % en seulement 30 heures.

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.