Lois d'échelle dans la découverte scientifique avec l'IA et les scientifiques robotiques

Scaling Laws in Scientific Discovery with AI and Robot Scientists

March 28, 2025

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

cs.AI

Résumé

La découverte scientifique est sur le point de connaître une avancée rapide grâce à la robotique avancée et à l'intelligence artificielle. Les pratiques scientifiques actuelles sont confrontées à des limitations substantielles, car l'expérimentation manuelle reste chronophage et gourmande en ressources, tandis que la recherche multidisciplinaire exige une intégration des connaissances qui dépasse les limites de l'expertise des chercheurs individuels. Ici, nous envisageons un concept de scientifique généraliste autonome (AGS) qui combine l'IA agentique et la robotique incarnée pour automatiser l'ensemble du cycle de recherche. Ce système pourrait interagir dynamiquement avec des environnements physiques et virtuels tout en facilitant l'intégration des connaissances à travers diverses disciplines scientifiques. En déployant ces technologies à chaque étape de la recherche — allant de la revue de littérature à la génération d'hypothèses, en passant par l'expérimentation et la rédaction de manuscrits — et en incorporant une réflexion interne ainsi que des retours externes, ce système vise à réduire considérablement le temps et les ressources nécessaires à la découverte scientifique. S'appuyant sur l'évolution des scientifiques virtuels en IA vers des robots scientifiques généralistes polyvalents basés sur l'IA, l'AGS promet un potentiel révolutionnaire. À mesure que ces systèmes autonomes s'intègrent de plus en plus dans le processus de recherche, nous émettons l'hypothèse que la découverte scientifique pourrait adhérer à de nouvelles lois d'échelle, potentiellement influencées par le nombre et les capacités de ces systèmes autonomes, offrant ainsi de nouvelles perspectives sur la manière dont les connaissances sont générées et évoluent. L'adaptabilité des robots incarnés à des environnements extrêmes, associée à l'effet de roue libre de l'accumulation des connaissances scientifiques, promet de repousser continuellement les frontières tant physiques qu'intellectuelles.

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.