Co-Scientist und AlphaEvolve sind von Google entwickelte KI-Agenten, die Forschungs- und Entwicklungsprozesse beschleunigen. Diese Agents nutzen Gemini, um komplexe wissenschaftliche Schlussfolgerungen und algorithmische Entdeckungen zu automatisieren.
Übersicht über den Co-Scientist-Agent
Co-Scientist ist ein Multi-Agenten-KI-System, das auf Gemini basiert und als virtueller wissenschaftlicher Mitarbeiter fungieren soll. Das System hilft Forschern, neues Wissen zu entdecken und neue Forschungshypothesen und experimentelle Vorschläge zu formulieren. Durch die Kombination von KI-Schlussfolgerungen mit der wissenschaftlichen Methode ermöglicht Co-Scientist Wissenschaftlern, Literatur zu durchsuchen, Erkenntnisse aus verschiedenen Bereichen zu synthetisieren und biomedizinische Entdeckungen zu beschleunigen.
Funktionsweise
Co-Scientist basiert auf einer Multi-Agenten-Architektur und einem Framework für die asynchrone Ausführung von Aufgaben, um die Rechenleistung zur Testzeit zu skalieren. Dieses Design ermöglicht es dem System, Ausgaben iterativ zu begründen, zu diskutieren und zu verbessern.
Wenn Sie ein Forschungsziel in natürlicher Sprache angeben, koordiniert Co-Scientist die folgenden spezialisierten Agents:
- Generierungs-Agent:Recherchiert in der Literatur mithilfe der Websuche, fasst die Ergebnisse zusammen und formuliert erste Hypothesen.
- Reflection Agent:Fungiert als Peer-Reviewer, um die Richtigkeit, Qualität und Sicherheit der generierten Hypothesen zu prüfen.
- Ranking-Agent:Bewertet und priorisiert Forschungsvorschläge mithilfe eines Elo-basierten Turniers.
- Evolution-Agent:Verfeinert die am besten bewerteten Hypothesen, indem er sie in der Literatur verankert und innovative Ideen kombiniert.
- Proximity-Agent:Organisiert Turnierspiele und dedupliziert Hypothesen mithilfe eines Proximity-Graphen.
- Meta-Review-Agent:fasst Erkenntnisse aus allen Rezensionen und Diskussionen in einer umfassenden Forschungs-Roadmap zusammen.
Ein dedizierter Supervisor-Agent orchestriert den Prozess, weist Ressourcen zu und verwaltet die Worker-Warteschlange, um einen sich selbst verbessernden Zyklus wissenschaftlicher Argumentation aufrechtzuerhalten.
Anwendungsfälle
Co-Scientist löst komplexe Probleme in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen, insbesondere solche, die fundierte Fachkenntnisse und transdisziplinäre Erkenntnisse erfordern. Beispiel-Anwendungsfälle umfassen Folgendes:
Umwidmung von Arzneimitteln:Identifizieren Sie neue therapeutische Indikationen für zugelassene Arzneimittel, indem Sie molekulare Signaturen, Signalwege und literaturbasierte Informationen analysieren.
Zielsuche:Neue biologische Komponenten und epigenetische Ziele für komplexe Krankheiten vorschlagen und die Auswahl von Hypothesen für die experimentelle Validierung optimieren.
Mechanistische Erklärungen:Hypothesen für komplexe Probleme wie Antibiotikaresistenz generieren, indem fragmentierte wissenschaftliche Daten zusammengefasst werden.
Weitere Informationen und zusätzliche Anwendungsfälle finden Sie im Blogbeitrag Accelerating scientific breakthroughs with an AI Co-Scientist.
Übersicht über den AlphaEvolve-Agenten
AlphaEvolve ist ein auf Gemini basierender evolutionärer Codingagent, der Algorithmen für allgemeine Zwecke findet und Code optimiert. Dabei werden die generativen Funktionen von Gemini mit automatisierten Evaluatoren kombiniert, um ganze Codebases für komplexe Probleme in den Bereichen Informatik, Operations Research und Mathematik vorzuschlagen, zu überprüfen und zu verbessern.
Funktionsweise
AlphaEvolve nutzt ein evolutionäres Framework und ein Ensemble von Gemini-Modellen, um programmatische Lösungen in einem iterativen Prozess zu optimieren:
Generierung:Gemini-Modelle schlagen neue Computerprogramme zur Implementierung algorithmischer Lösungen vor, wodurch die Bandbreite der untersuchten Ideen maximiert wird.
Bewertung:Das System bewertet die funktionale Richtigkeit und Leistung jeder Lösung anhand objektiver, quantifizierbarer Messwerte.
Evolutionäre Verbesserung:Ein evolutionärer Algorithmus wählt Programme mit hoher Punktzahl aus einer Datenbank aus, die als Eingaben für nachfolgende Iterationen dienen.
Anwendungsfälle
AlphaEvolve ist in Bereichen effektiv, in denen der Fortschritt systematisch durch überprüfbare, objektive Bewertungen messbar ist. Beispiel-Anwendungsfälle umfassen Folgendes:
Beschleunigung von KI-Training und ‑Inferenz:Optimieren Sie wichtige Vorgänge und GPU-Anweisungen auf niedriger Ebene für KI-Training und ‑Inferenz.
Unterstützung beim Hardwaredesign:Vorschläge und Überprüfung von Änderungen in Chipdesignsprachen, z. B. Reduzierung der Bits in arithmetischen Schaltkreisen für die benutzerdefinierten Tensor Processing Units (TPUs) von Google.
Optimierung von Logistik und Lieferkette:Kombinatorische Herausforderungen in großem Maßstab in Lieferkettenabläufen lösen.
Optimierung der Computerinfrastruktur:Verbesserung der Abläufe auf Systemebene und der Betriebseffizienz.
Entdeckung mathematischer Algorithmen:Lösungen für offene Probleme in Geometrie, Kombinatorik und Zahlentheorie vorschlagen.
Weitere Anwendungsfälle und Ergebnisse finden Sie im Blogbeitrag AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms.
Nächste Schritte
Wenn Sie sich für das Early-Access-Programm für Co-Scientist oder AlphaEvolve registrieren möchten, wenden Sie sich an Ihr Google Cloud Account-Management-Team.