데나리오 프로젝트: 과학적 발견을 위한 심층 지식 AI 에이전트

초록

우리는 과학 연구 보조자 역할을 수행하도록 설계된 AI 멀티 에이전트 시스템인 Denario를 소개한다. Denario는 아이디어 생성, 문헌 조사, 연구 계획 수립, 코드 작성 및 실행, 플롯 생성, 과학 논문 초안 작성 및 검토 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 본 시스템은 모듈식 아키텍처를 갖추고 있어 특정 작업(예: 아이디어 생성)을 수행하거나 Cmbagent를 심층 연구 백엔드로 활용한 종단간 과학 분석을 실행할 수 있다. 본 연구에서는 Denario와 해당 모듈을 상세히 설명하고, 천체물리학, 생물학, 생물물리학, 생의학정보학, 화학, 재료과학, 수리물리학, 의학, 신경과학, 행성과학 등 다양한 과학 분야에서 생성된 여러 AI 생성 논문을 제시함으로써 그 성능을 입증한다. Denario는 또한 서로 다른 분야의 아이디어를 결합하는 데 뛰어나며, 양자물리학과 기계 학습 방법을 천체물리학 데이터에 적용한 논문을 예시로 이러한 능력을 보여준다. 우리는 해당 분야 전문가들이 이러한 논문에 대해 수행한 평가를 보고하며, 전문가들은 숫자 점수와 함께 심사 의견 형태의 피드백을 제공했다. 이후 현재 시스템의 강점, 약점 및 한계점을 부각한다. 마지막으로 AI 주도 연구의 윤리적 함의를 논의하고, 이러한 기술이 과학 철학과 어떻게 관련되는지 고찰한다. 우리는 코드를 https://github.com/AstroPilot-AI/Denario 에 공개한다. Denario 데모는 https://huggingface.co/spaces/astropilot-ai/Denario 에서 웹에서 직접 실행해 볼 수 있으며, 전체 애플리케이션은 클라우드에 배포될 예정이다.

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.

데나리오 프로젝트: 과학적 발견을 위한 심층 지식 AI 에이전트

The Denario project: Deep knowledge AI agents for scientific discovery

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