Schaalwetten in Wetenschappelijke Ontdekkingen met AI en Robotwetenschappers

Scaling Laws in Scientific Discovery with AI and Robot Scientists

March 28, 2025

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

cs.AI

Samenvatting

Wetenschappelijke ontdekking staat op het punt om snel vooruitgang te boeken dankzij geavanceerde robotica en kunstmatige intelligentie. Huidige wetenschappelijke praktijken kampen met aanzienlijke beperkingen, aangezien handmatig experimenteren tijdrovend en resource-intensief blijft, terwijl multidisciplinair onderzoek integratie van kennis vereist die verder gaat dan de expertisegrenzen van individuele onderzoekers. Hier schetsen we het concept van een autonome generalistische wetenschapper (Autonomous Generalist Scientist, AGS) dat agent-gebaseerde AI en belichaamde robotica combineert om de volledige onderzoekscyclus te automatiseren. Dit systeem zou dynamisch kunnen interageren met zowel fysieke als virtuele omgevingen, terwijl het de integratie van kennis over diverse wetenschappelijke disciplines faciliteert. Door deze technologieën in elke onderzoeksfase in te zetten – van literatuuronderzoek en hypothesegeneratie tot experimentatie en manuscriptschrijven – en interne reflectie te combineren met externe feedback, streeft dit systeem ernaar de tijd en middelen die nodig zijn voor wetenschappelijke ontdekking aanzienlijk te verminderen. Voortbouwend op de evolutie van virtuele AI-wetenschappers naar veelzijdige, op AI gebaseerde robotwetenschappers, belooft AGS baanbrekend potentieel. Naarmate deze autonome systemen steeds meer geïntegreerd raken in het onderzoeksproces, veronderstellen we dat wetenschappelijke ontdekking mogelijk nieuwe schaalwetten zou kunnen volgen, potentieel gevormd door het aantal en de capaciteiten van deze autonome systemen, wat nieuwe perspectieven biedt op hoe kennis wordt gegenereerd en evolueert. De aanpassingsvermogen van belichaamde robots aan extreme omgevingen, in combinatie met het vliegwiel-effect van opgebouwde wetenschappelijke kennis, belooft voortdurend zowel fysieke als intellectuele grenzen te verleggen.

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.