Acelera la investigación y el desarrollo con el agente Co-Scientist

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Estas funciones son ofertas de IA generativa en versión preliminar, sujetas a las "Condiciones de la oferta previa a la DG" de las Condiciones específicas del servicio deGoogle Cloud . En el caso de estas ofertas de IA generativa en versión preliminar, los Clientes pueden optar por usarlas con fines de producción o comerciales, o divulgar el Resultado Generado a terceros, y pueden tratar datos personales como se describe en el Anexo de Tratamiento de Datos de Cloud, sujeto a las obligaciones y restricciones que se describen en el acuerdo en virtud del cual accedes a Google Cloud.

Las condiciones de Ubicación de Datos de IA/AA también se aplican a Co-Scientist, como un Servicio de IA Agéntica en Gemini Enterprise, sujeto a sus restricciones y a las que se indican en la página Servicios de Google Cloud Platform con Residencia de Datos.

Co-Scientist es un agente desarrollado por Google que acelera los procesos de investigación y desarrollo. Usa Gemini para automatizar el razonamiento científico complejo. Para el descubrimiento algorítmico, consulta la documentación de AlphaEvolve.

Nota: El acceso a Co-Scientist está restringido. Para solicitar acceso, comunícate con tu equipo de cuentas de Google. Tu equipo de cuentas te proporcionará documentación detallada del producto una vez que te otorgue acceso.

Descripción general del agente Co-Scientist

Co-Scientist es un sistema de IA agéntica de agentes múltiples creado con Gemini y diseñado para actuar como un colaborador científico virtual. El sistema ayuda a los investigadores a descubrir conocimientos originales y formular nuevas hipótesis de investigación y propuestas experimentales. Combinando el razonamiento de la IA con el método científico, Co-Scientist permite a los científicos navegar por la literatura, sintetizar información de distintos dominios y acelerar los descubrimientos biomédicos.

Cómo funciona

Co-Scientist se basa en una arquitectura de agentes múltiples y un framework de ejecución de tareas asíncronas para escalar el procesamiento en el momento de la prueba. Este diseño permite que el sistema razone, debata y mejore los resultados de forma iterativa.

Cuando proporcionas un objetivo de investigación en lenguaje natural, Co-Scientist coordina los siguientes agentes especializados:

• Agente de generación: Explora la literatura con la búsqueda web, sintetiza los hallazgos y formula hipótesis iniciales.
• Agente de reflexión: Actúa como un revisor de pares para examinar la exactitud, la calidad y la seguridad de las hipótesis generadas.
• Agente de clasificación: Evalúa y prioriza las propuestas de investigación con un torneo basado en Elo.
• Agente de evolución: Define mejor las hipótesis mejor clasificadas fundamentándolas en la literatura y combinando ideas innovadoras.
• Agente de proximidad: Organiza las partidas del torneo y quita las hipótesis duplicadas con un grafo de proximidad.
• Agente de meta-revisión: Sintetiza las observaciones de todas las revisiones y debates en una hoja de ruta de investigación integral.

Un agente supervisor dedicado organiza el proceso, asigna recursos y administra la cola de trabajadores para mantener un bucle de razonamiento científico que se mejora a sí mismo.

Casos de uso

Co-Scientist resuelve problemas complejos en múltiples disciplinas científicas, especialmente aquellas que requieren una profunda experiencia en el tema y conocimientos transdisciplinarios. Como ejemplo, se incluyen los siguientes casos prácticos:

• Reutilización de fármacos: Identifica indicaciones terapéuticas nuevas para fármacos aprobados a través del análisis de firmas moleculares, vías de señalización y la información basada en la literatura.

• Descubrimiento de objetivos: Propón nuevos componentes biológicos y objetivos epigenéticos para enfermedades complejas y optimiza la selección de hipótesis para la validación experimental.

• Explicaciones mecanicistas: Genera hipótesis para problemas complejos, como la resistencia a los antimicrobianos, a través de la síntesis de datos científicos fragmentados.

Para obtener más información y casos de uso adicionales, consulta la entrada de blog Accelerating scientific breakthroughs with an AI Co-Scientist.

Supervisa las ejecuciones de Co-Scientist con Cloud Logging

Cuando una ejecución de Co-Scientist se completa correctamente, Gemini Enterprise escribe una entrada de registro en Cloud Logging en tu proyecto de Google Cloud . La entrada registra quién inició la ejecución, cuándo comenzó, cuánto tiempo tardó y cuántos tokens usó. Puedes usar estas entradas para hacer un seguimiento del uso de Co-Scientist por usuario, atribuir el consumo de tokens a los equipos o crear paneles y alertas.

Nota: Solo se escribe una entrada para las ejecuciones que se completan correctamente. Las ejecuciones que fallan, se pausan o se borran antes de que finalicen no producen una entrada.

Antes de comenzar

• Activa la observabilidad para la app de Gemini Enterprise que ejecuta Co-Scientist. En la app, ve a Configuraciones > Observabilidad y activa Habilitar la instrumentación de seguimientos y registros de OpenTelemetry. En la página, se indica que estos parámetros configuran el agente Core Assistant, pero las entradas de ejecución de Co-Scientist también los siguen. La configuración de la página del agente Co-Scientist no afecta estas entradas. No es necesario que actives Habilitar el registro de las entradas de instrucciones y las salidas de respuestas. Para obtener más información sobre estos parámetros de configuración, consulta Administra la configuración de observabilidad.
• Para ver los registros, necesitas el rol de IAM de visualizador de registros (roles/logging.viewer) en el proyecto de Google Cloud .

Las entradas se escriben solo para las ejecuciones que se completan después de que se activa la observabilidad. Las ejecuciones anteriores no se registran de forma retroactiva.

Visualiza las entradas de ejecución

1. En la consola de Google Cloud , accede a la página Explorador de registros.

   Ve al Explorador de registros

2. Selecciona el proyecto de Google Cloud que contiene tu app de Gemini Enterprise.

3. Ingresa la siguiente consulta y haz clic en Ejecutar consulta:

   logName="projects/PROJECT_ID/logs/discoveryengine.googleapis.com%2Fgemini_enterprise_user_activity"
   jsonPayload.logMetadata.methodName="CoscientistRunCompletion"
   

   Reemplaza lo siguiente:

   • PROJECT_ID: el ID de tu proyecto.

Para usar Google Cloud CLI en su lugar, ejecuta el siguiente comando:

gcloud logging read \
  'logName="projects/PROJECT_ID/logs/discoveryengine.googleapis.com%2Fgemini_enterprise_user_activity" AND jsonPayload.logMetadata.methodName="CoscientistRunCompletion"' \
  --project=PROJECT_ID \
  --freshness=7d \
  --format='table(timestamp, jsonPayload.logMetadata.name.basename(), jsonPayload.coscientistRunInfo.starterUserPrincipal, jsonPayload.coscientistRunInfo.inputTokenCount, jsonPayload.coscientistRunInfo.outputTokenCount, jsonPayload.coscientistRunInfo.duration)'

Para limitar los resultados, agrega condiciones a la consulta. Por ejemplo:

• Ejecuciones iniciadas por un usuario: jsonPayload.coscientistRunInfo.starterUserPrincipal="[e-mail]"
• Se ejecuta para una app: jsonPayload.logMetadata.name:"/engines/APP_ID/"
• Se ejecuta en una ubicación: resource.labels.location="us"

El jsonPayload.coscientistRunInfo de cada entrada registra quién inició la ejecución, cuándo se creó la instancia, cuánto tiempo se ejecutó y cuántos tokens de entrada y salida usó. jsonPayload.logMetadata.name identifica la instancia de Co-Scientist. Para obtener la lista completa de campos, consulta Información registrada. Para controlar quién puede leer estas entradas, consulta Controla el acceso a los registros.