Le projet Denario : Agents d'IA à connaissance profonde pour la découverte scientifique

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Nous présentons Denario, un système multi-agent d'IA conçu pour servir d'assistant de recherche scientifique. Denario peut accomplir diverses tâches telles que générer des idées, consulter la littérature, élaborer des plans de recherche, écrire et exécuter du code, créer des graphiques, et rédiger ou réviser un article scientifique. Le système possède une architecture modulaire lui permettant de traiter des tâches spécifiques, comme la génération d'idées, ou de réaliser une analyse scientifique de bout en bout en utilisant Cmbagent comme moteur de recherche approfondie. Dans cet article, nous décrivons en détail Denario et ses modules, et illustrons ses capacités en présentant plusieurs articles générés par l'IA dans diverses disciplines scientifiques telles que l'astrophysique, la biologie, la biophysique, l'informatique biomédicale, la chimie, la science des matériaux, la physique mathématique, la médecine, les neurosciences et les sciences planétaires. Denario excelle également dans la combinaison d'idées issues de différentes disciplines, comme en témoigne un article appliquant des méthodes de physique quantique et d'apprentissage automatique à des données astrophysiques. Nous rapportons les évaluations effectuées sur ces articles par des experts du domaine, qui ont fourni à la fois des scores numériques et des retours similaires à des relectures. Nous mettons ensuite en lumière les forces, les faiblesses et les limites du système actuel. Enfin, nous discutons des implications éthiques de la recherche pilotée par l'IA et réfléchissons à la manière dont cette technologie s'inscrit dans la philosophie des sciences. Nous rendons le code public à l'adresse https://github.com/AstroPilot-AI/Denario. Une démonstration de Denario est également accessible en ligne sur https://huggingface.co/spaces/astropilot-ai/Denario, et l'application complète sera déployée sur le cloud.

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.

Le projet Denario : Agents d'IA à connaissance profonde pour la découverte scientifique

The Denario project: Deep knowledge AI agents for scientific discovery

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