Закономерности масштабирования в научных открытиях с использованием ИИ и роботов-учёных

Scaling Laws in Scientific Discovery with AI and Robot Scientists

March 28, 2025

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

cs.AI

Аннотация

Научные открытия готовы к стремительному прогрессу благодаря передовым робототехнике и искусственному интеллекту. Современные научные практики сталкиваются с существенными ограничениями, поскольку ручные эксперименты остаются трудоемкими и ресурсозатратными, а междисциплинарные исследования требуют интеграции знаний, выходящей за пределы компетенций отдельных ученых. Здесь мы представляем концепцию автономного универсального ученого (Autonomous Generalist Scientist, AGS), который объединяет агентный ИИ и воплощенную робототехнику для автоматизации всего жизненного цикла исследований. Эта система способна динамически взаимодействовать как с физическими, так и с виртуальными средами, одновременно способствуя интеграции знаний из различных научных дисциплин. Внедряя эти технологии на всех этапах исследований — от обзора литературы и генерации гипотез до экспериментов и написания научных статей — и включая внутреннюю рефлексию наряду с внешней обратной связью, эта система стремится значительно сократить время и ресурсы, необходимые для научных открытий. Опираясь на эволюцию от виртуальных ИИ-ученых к универсальным роботам-ученым на основе ИИ, AGS обещает революционный потенциал. По мере того как эти автономные системы все глубже интегрируются в исследовательский процесс, мы предполагаем, что научные открытия могут подчиняться новым законам масштабирования, потенциально определяемым количеством и возможностями этих автономных систем, предлагая новые перспективы на то, как генерируется и развивается знание. Адаптивность воплощенных роботов к экстремальным условиям в сочетании с эффектом маховика накопления научных знаний открывает перспективы постоянного выхода за пределы как физических, так и интеллектуальных границ.

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.