NovelSeek: 에이전트가 과학자가 될 때 - 가설에서 검증까지의 폐쇄형 시스템 구축

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

May 22, 2025

저자: 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

초록

인공지능(AI)은 과학 연구 패러다임의 변혁을 가속화하며, 연구 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 혁신을 주도하고 있습니다. 우리는 다양한 과학 연구 분야에서 자율적 과학 연구(Autonomous Scientific Research, ASR)를 수행하기 위한 통합형 폐쇄 루프 다중 에이전트 프레임워크인 NovelSeek를 소개합니다. 이를 통해 연구자들은 이전에 없던 속도와 정밀도로 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. NovelSeek는 세 가지 주요 장점을 강조합니다: 1) 확장성: NovelSeek는 12가지 과학 연구 과제에서 다재다능함을 입증했으며, 베이스라인 코드의 성능을 향상시키는 혁신적인 아이디어를 생성할 수 있습니다. 2) 상호작용성: NovelSeek는 자동화된 엔드투엔드 프로세스에서 인간 전문가 피드백과 다중 에이전트 상호작용을 위한 인터페이스를 제공하여, 도메인 전문가 지식을 원활하게 통합할 수 있습니다. 3) 효율성: NovelSeek는 인간의 노력에 비해 상당히 적은 시간 비용으로 여러 과학 분야에서 유망한 성능 향상을 달성했습니다. 예를 들어, 반응 수율 예측에서는 단 12시간 만에 27.6%에서 35.4%로 증가했으며, 인핸서 활동 예측에서는 4시간의 처리로 정확도가 0.52에서 0.79로 상승했습니다. 또한 2D 시맨틱 세그멘테이션에서는 30시간 만에 정밀도가 78.8%에서 81.0%로 향상되었습니다.

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.