Il progetto Denario: Agenti di intelligenza artificiale a conoscenza profonda per la scoperta scientifica

Abstract

Presentiamo Denario, un sistema multi-agente di IA progettato per fungere da assistente alla ricerca scientifica. Denario è in grado di svolgere numerosi compiti, come generare idee, verificare la letteratura esistente, sviluppare piani di ricerca, scrivere ed eseguire codice, creare grafici e redigere e revisionare articoli scientifici. Il sistema possiede un'architettura modulare che gli consente di gestire attività specifiche, come la generazione di un'idea, o di condurre analisi scientifiche end-to-end utilizzando Cmbagent come backend per la ricerca approfondita. In questo lavoro, descriviamo in dettaglio Denario e i suoi moduli, e ne illustriamo le capacità presentando diversi articoli generati automaticamente da esso in molte discipline scientifiche, come astrofisica, biologia, biofisica, informatica biomedica, chimica, scienza dei materiali, fisica matematica, medicina, neuroscienze e scienze planetarie. Denario eccelle anche nel combinare idee provenienti da diverse discipline, aspetto che illustriamo mostrando un articolo che applica metodi della fisica quantistica e del machine learning a dati astrofisici. Riportiamo le valutazioni effettuate su questi articoli da esperti di dominio, che hanno fornito sia punteggi numerici che feedback simili a revisioni. Evidenziamo quindi punti di forza, debolezze e limitazioni dell'attuale sistema. Infine, discutiamo le implicazioni etiche della ricerca guidata dall'IA e riflettiamo su come tale tecnologia si relazioni con la filosofia della scienza. Rilasciamo pubblicamente il codice all'indirizzo https://github.com/AstroPilot-AI/Denario. Una demo di Denario può essere eseguita direttamente sul web all'indirizzo https://huggingface.co/spaces/astropilot-ai/Denario, e l'applicazione completa sarà distribuita sul 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.

Il progetto Denario: Agenti di intelligenza artificiale a conoscenza profonda per la scoperta scientifica

The Denario project: Deep knowledge AI agents for scientific discovery

Abstract

Support