Het Denario-project: Diepgaande kennis AI-agenten voor wetenschappelijke ontdekking

Samenvatting

Wij presenteren Denario, een AI multi-agent systeem dat is ontworpen om als wetenschappelijke onderzoeksassistent te fungeren. Denario kan veel verschillende taken uitvoeren, zoals het genereren van ideeën, literatuuronderzoek verrichten, onderzoeksplannen ontwikkelen, code schrijven en uitvoeren, grafieken maken en een wetenschappelijk artikel opstellen en beoordelen. Het systeem heeft een modulaire architectuur, waardoor het specifieke taken kan afhandelen, zoals het genereren van een idee, of end-to-end wetenschappelijke analyses kan uitvoeren met Cmbagent als deep-research backend. In dit werk beschrijven wij Denario en zijn modules gedetailleerd en illustreren we zijn mogelijkheden door meerdere AI-gegenereerde artikelen te presenteren die het heeft gegenereerd in uiteenlopende wetenschappelijke disciplines zoals astrofysica, biologie, biofysica, biomedische informatica, scheikunde, materiaalwetenschap, mathematische fysica, geneeskunde, neurowetenschappen en planetaire wetenschap. Denario blinkt ook uit in het combineren van ideeën uit verschillende disciplines, wat wij illustreren door een artikel te tonen dat methoden uit de kwantumfysica en machine learning toepast op astrofysische data. Wij rapporteren de evaluaties die door domeinexperts op deze artikelen zijn uitgevoerd, die zowel numerieke scores als review-achtige feedback hebben verstrekt. Vervolgens belichten wij de sterke punten, zwakke punten en beperkingen van het huidige systeem. Ten slotte bespreken wij de ethische implicaties van AI-gedreven onderzoek en reflecteren wij op hoe dergelijke technologie zich verhoudt tot de wetenschapsfilosofie. Wij geven de code vrij op https://github.com/AstroPilot-AI/Denario. Een demo van Denario kan ook rechtstreeks op het web worden uitgevoerd op https://huggingface.co/spaces/astropilot-ai/Denario, en de volledige applicatie zal in de cloud worden geïmplementeerd.

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.

Het Denario-project: Diepgaande kennis AI-agenten voor wetenschappelijke ontdekking

The Denario project: Deep knowledge AI agents for scientific discovery

Samenvatting

Support