U potrazi za naučnim probojem, istraživači kombinuju kreativnost i stručnost sa književnim uvidom kako bi razvili inovativne istraživačke puteve i usmjerili istraživanja. Međutim, navigacija brzim porastom naučnih publikacija, dok se integrišu znanja iz različitih oblasti, predstavlja izazov. Rješavanje ovog problema je ključno, kao što se može vidjeti u savremenim otkrićima proizašlim iz interdisciplinarnih napora, poput Nobelove nagrade za hemiju 2020. godine dodijeljene Emmanuelle Charpentier i Jennifer Doudna za njihov CRISPR inovaciju, koja je integrisala znanje iz mikrobiologije, genetike i molekularne biologije. Kako bismo se suočili s nezadovoljenim potrebama u naučnom otkriću i iskoristili napredak u AI, razvili smo sistem AI ko-naučnika. Ovaj multi-agentni AI, temeljen na Gemini 2. 0, služi kao kolaborativni alat za istraživače, unapređujući proces rezonovanja naučne metode. AI ko-naučnik ide dalje od standardnih pregleda literature; njegov cilj je generisanje originalnog znanja i formulacija jedinstvenih istraživačkih hipoteza prilagođenih specifičnim ciljevima. AI ko-naučnik koristi skaliranje računanja tokom testiranja za iterativno usavršavanje svojih rezultata.

Ključni procesi uključuju naučne debate zasnovane na samoplayu za generisanje hipoteza, turnire za rangiranje za evaluaciju hipoteza i strategiju "evolucije" za poboljšanje kvaliteta. Kako bi osigurali učinkovitost, koristili smo Elo auto-evaluacijski metriku iz ovih turnira, otkrivajući da viši Elo rejtingi koreliraju s većom tačnošću rezultata. U naporima za ponovnu upotrebu lijekova kod akutne mijeloidne leukemije (AML), naš AI ko-naučnik je predložio nove kandidate za ponovnu upotrebu, koji su potvrđeni putem računarske biologije, stručne procjene i laboratorijskih testova. Pored toga, istražili smo hipoteze povezane s antibakterijskom otpornošću (AMR) dajući upute AI da ispita mehanizme prijenosa bakterijskih gena. AI je samostalno predložio da se kapsidom formirajući fage-inducibilni hromosomski otoci (cf-PICIs) interaguju s fagevima kako bi proširili svoj spektar domaćina, što je otkriće kasnije potvrđeno prethodnim eksperimentima. Ovaj rad je kolaborativni napor raznih timova iz Google Research, Google DeepMind, i Google Cloud AI, zajedno s partnerima iz nekoliko institucija, uključujući Fleming Initiative i Imperial College London. Izražavamo zahvalnost svim doprinositeljima i ekspertima koji su pružili neophodne povratne informacije, kao i našim internim timovima čija je podrška bila ključna za ovaj poduhvat.