AI와 로봇 과학자를 활용한 과학적 발견에서의 스케일링 법칙

Scaling Laws in Scientific Discovery with AI and Robot Scientists

March 28, 2025

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

cs.AI

초록

과학적 발견은 첨단 로봇공학과 인공지능을 통해 빠르게 발전할 준비가 되어 있습니다. 현재의 과학적 실천은 수동 실험이 시간과 자원을 많이 소모하며, 다학제적 연구는 개별 연구자의 전문성 경계를 넘어 지식 통합을 요구함으로써 상당한 한계에 직면해 있습니다. 여기서 우리는 에이전트 AI와 구체화된 로봇공학을 결합하여 전체 연구 생명주기를 자동화하는 자율적 일반과학자(AGS) 개념을 구상합니다. 이 시스템은 물리적 및 가상 환경과 동적으로 상호작용하면서 다양한 과학 분야 간의 지식 통합을 촉진할 수 있습니다. 문헌 검토, 가설 생성, 실험, 논문 작성에 이르는 모든 연구 단계에 이러한 기술을 배치하고 내부 성찰과 외부 피드백을 통합함으로써, 이 시스템은 과학적 발견에 필요한 시간과 자원을 크게 줄이는 것을 목표로 합니다. 가상 AI 과학자에서 다재다능한 일반 AI 기반 로봇 과학자로의 진화를 바탕으로, AGS는 획기적인 잠재력을 약속합니다. 이러한 자율 시스템이 연구 과정에 점점 더 통합됨에 따라, 우리는 과학적 발견이 이러한 자율 시스템의 수와 능력에 의해 형성될 수 있는 새로운 스케일링 법칙을 따를 수 있으며, 지식이 생성되고 진화하는 방식에 대한 새로운 관점을 제공할 수 있다고 가설을 세웁니다. 극한 환경에 적응할 수 있는 구체화된 로봇의 적응성과 축적되는 과학적 지식의 플라이휠 효과는 물리적 및 지적 경계를 지속적으로 넘어설 수 있는 가능성을 가지고 있습니다.

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.