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 è basato su un'architettura multi-agente e su un framework di esecuzione di attività asincrone 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 Google, 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 classificazione: valuta e assegna la priorità alle proposte di ricerca utilizzando un torneo basato su Elo.
- Agente di evoluzione: perfeziona le ipotesi con la classificazione più alta basandole sulla letteratura e combinando idee innovative.
- Agente di prossimità: organizza le partite del torneo e deduplica le ipotesi utilizzando un grafico di prossimità.
- Agente di meta-revisione: sintetizza le informazioni di tutte le revisioni e i dibattiti in una roadmap di ricerca completa.
Un agente supervisore dedicato orchestra il processo, alloca le risorse e gestisce la coda di worker per mantenere un ciclo di ragionamento scientifico auto-migliorativo.
Casi d'uso
Co-Scientist risolve problemi complessi in diverse discipline scientifiche, in particolare quelli che richiedono una profonda competenza in materia e informazioni transdisciplinari. Esempi di casi d'uso:
Riutilizzo dei farmaci: identifica nuove indicazioni terapeutiche per i farmaci approvati analizzando le firme molecolari, le vie di segnalazione e le informazioni basate sulla letteratura.
Individuazione dei target: propone 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 antimicrobica, sintetizzando dati scientifici frammentati.
Per ulteriori informazioni e altri casi d'uso, consulta il Accelerating scientific breakthroughs with an AI Co-Scientist blog.
Panoramica dell'agente AlphaEvolve
AlphaEvolve è un agente di codifica evolutivo basato su Gemini che scopre algoritmi per uso generico e ottimizza il codice. Combina le funzionalità generative di Gemini con valutatori automatici 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 per computer per implementare soluzioni algoritmiche, massimizzando l'ampiezza delle idee esplorate.
Valutazione: il sistema valuta la correttezza funzionale e il rendimento di ogni soluzione utilizzando metriche oggettive e quantificabili.
Miglioramento evolutivo: un algoritmo evolutivo seleziona i programmi con punteggio elevato da un database da utilizzare come input per le iterazioni successive.
Casi d'uso
AlphaEvolve è efficace nei domini in cui i progressi sono misurabili sistematicamente tramite punteggi verificabili e oggettivi. 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 nelle lingue di progettazione dei chip, ad esempio la riduzione dei bit nei circuiti aritmetici per le TPU (Tensor Processing Unit) personalizzate di Google.
Ottimizzazione della logistica e della catena di fornitura: risolvi sfide combinatorie 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: proponi soluzioni a problemi aperti in geometria, combinatoria e teoria dei numeri.
Per ulteriori casi d'uso e risultati, consulta il blog AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms.
Passaggi successivi
Per indicare il tuo interesse per il programma di accesso in anteprima per Co-Scientist o AlphaEvolve, contatta il tuo Google Cloud team dedicato all'account.