AIとロボット科学者による科学的発見におけるスケーリング則

Scaling Laws in Scientific Discovery with AI and Robot Scientists

March 28, 2025

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

cs.AI

要旨

科学の発見は、高度なロボット工学と人工知能を通じて急速な進歩を遂げようとしている。現在の科学的手法は、手動による実験が時間とリソースを要すること、また学際的な研究が個々の研究者の専門知識の境界を超えた知識の統合を必要とすることから、大きな制約に直面している。ここで我々は、エージェント型AIと具現化されたロボット工学を組み合わせて研究のライフサイクル全体を自動化する自律型汎用科学者（AGS）の概念を提唱する。このシステムは、物理的および仮想的な環境と動的に相互作用しながら、多様な科学分野にわたる知識の統合を促進することができる。これらの技術を文献レビュー、仮説生成、実験、論文執筆といった研究の全段階にわたって展開し、内部的な省察と外部からのフィードバックを組み込むことで、科学の発見に必要な時間とリソースを大幅に削減することを目指す。仮想AI科学者から汎用性の高いAIベースのロボット科学者への進化を踏まえ、AGSは画期的な可能性を秘めている。これらの自律システムが研究プロセスにますます統合されるにつれ、科学の発見は新しいスケーリング則に従う可能性があり、それはこれらの自律システムの数と能力によって形作られるかもしれず、知識がどのように生成され進化するかについての新たな視点を提供する。具現化されたロボットが極限環境に適応する能力と、蓄積される科学知識のフライホイール効果を組み合わせることで、物理的および知的なフロンティアを常に押し広げる可能性が期待される。

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.