Co-Scientist e AlphaEvolve sono agenti sviluppati da Google che accelerano i processi di ricerca e sviluppo. Questi agenti sfruttano Gemini per automatizzare il ragionamento scientifico complesso e la scoperta algoritmica.
Panoramica dell'agente Co-Scientist
Co-Scientist è un sistema di AI multi-agente basato su Gemini, progettato per fungere da collaboratore scientifico virtuale. Il sistema aiuta i ricercatori a scoprire conoscenze originali e a formulare nuove ipotesi di ricerca e proposte sperimentali. Combinando il ragionamento dell'AI con il metodo scientifico, Co-Scientist consente agli scienziati di navigare nella letteratura, sintetizzare le informazioni in tutti i domini e accelerare le scoperte biomediche.
Come funziona
Co-Scientist si basa su un'architettura multi-agente e su un framework di esecuzione asincrona delle attività per scalare il calcolo in fase di test. Questo design consente al sistema di ragionare, discutere e migliorare gli output in modo iterativo.
Quando fornisci un obiettivo di ricerca in linguaggio naturale, Co-Scientist coordina i seguenti agenti specializzati:
- Agente di generazione: esplora la letteratura utilizzando la ricerca web, sintetizza i risultati e formula le ipotesi iniziali.
- Agente di riflessione:funge da revisore per esaminare la correttezza, la qualità e la sicurezza delle ipotesi generate.
- Agente di ranking:valuta e assegna la priorità alle proposte di ricerca utilizzando un torneo basato sul sistema Elo.
- Agente Evolution: perfeziona le ipotesi con il ranking più alto basandole sulla letteratura e combinando idee innovative.
- Agente di prossimità:organizza le partite del torneo ed elimina le ipotesi duplicate utilizzando un grafico di prossimità.
- Agente di meta-recensione: sintetizza le informazioni di tutte le recensioni e i dibattiti in una roadmap di ricerca completa.
Un agente supervisore dedicato coordina la procedura, alloca le risorse e gestisce la coda dei worker per mantenere un ciclo di ragionamento scientifico auto-migliorativo.
Casi d'uso
Co-Scientist risolve problemi complessi in più discipline scientifiche, in particolare quelli che richiedono competenze approfondite in materia e approfondimenti transdisciplinari. Esempi di casi d'uso:
Riproposizione di farmaci:identifica nuove indicazioni terapeutiche per farmaci approvati analizzando firme molecolari, vie di segnalazione e informazioni basate sulla letteratura.
Scoperta di target:proponi nuovi componenti biologici e target epigenetici per malattie complesse e semplifica la selezione delle ipotesi per la convalida sperimentale.
Spiegazioni meccanicistiche: genera ipotesi per problemi complessi, come la resistenza agli antibiotici, sintetizzando dati scientifici frammentati.
Per ulteriori informazioni e casi d'uso aggiuntivi, consulta il blog Accelerare le scoperte scientifiche con un AI Co-Scientist.
Panoramica dell'agente AlphaEvolve
AlphaEvolve è un agente di programmazione evolutivo basato su Gemini che discopre algoritmi per uso generico e ottimizza il codice. Combina le funzionalità generative di Gemini con valutatori automatizzati per proporre, verificare e migliorare intere codebase per problemi complessi in informatica, ricerca operativa e matematica.
Come funziona
AlphaEvolve utilizza un framework evolutivo e un insieme di modelli Gemini per perfezionare le soluzioni programmatiche attraverso un processo iterativo:
Generazione: i modelli Gemini propongono nuovi programmi informatici per implementare soluzioni algoritmiche, massimizzando l'ampiezza delle idee esplorate.
Valutazione:il sistema valuta la correttezza funzionale e le prestazioni di ogni soluzione utilizzando metriche oggettive e quantificabili.
Miglioramento evolutivo:un algoritmo evolutivo seleziona i programmi con punteggio elevato da un database per utilizzarli come input per le iterazioni successive.
Casi d'uso
AlphaEvolve è efficace nei domini in cui i progressi sono misurabili in modo sistematico tramite un punteggio verificabile e oggettivo. Esempi di casi d'uso:
Accelerazione dell'addestramento e dell'inferenza dell'AI:ottimizza le operazioni vitali e le istruzioni GPU di basso livello per l'addestramento e l'inferenza dell'AI.
Assistenza per la progettazione hardware: suggerisci e verifica le modifiche nei linguaggi di progettazione dei chip, ad esempio la riduzione dei bit nei circuiti aritmetici per le Tensor Processing Unit (TPU) personalizzate di Google.
Ottimizzazione della logistica e della catena di fornitura:risolvi problemi combinatori su larga scala nelle operazioni della catena di fornitura.
Ottimizzazione dell'infrastruttura di computing: migliora le operazioni a livello di sistema e l'efficienza operativa.
Scoperta di algoritmi matematici:proporre soluzioni a problemi aperti in geometria, combinatoria e teoria dei numeri.
Per altri casi d'uso e risultati, consulta il blog AlphaEvolve: un agente di programmazione basato su Gemini per la progettazione di algoritmi avanzati.
Passaggi successivi
Per registrare il tuo interesse per il programma di accesso in anteprima per Co-Scientist o AlphaEvolve, contatta il team Google Cloud dedicato al tuo account.