În căutarea descoperirilor științifice, cercetătorii combină creativitatea și expertiza cu perspective literare pentru a dezvolta căi inovatoare de cercetare și a ghida explorările. Totuși, navigarea prin creșterea rapidă a publicațiilor științifice, în timp ce se integrează cunoștințele din diverse domenii, reprezintă o provocare. Abordarea acestei probleme este esențială, așa cum se vede în descoperirile moderne din eforturi interdisciplinaire, precum premiul Nobel pentru chimie din 2020 acordat lui Emmanuelle Charpentier și Jennifer Doudna pentru inovația CRISPR, care a integrat cunoștințe din microbiologie, genetică și biologie moleculară. Pentru a răspunde nevoilor neadese pe piața descoperirii științifice și pentru a valorifica progresele în AI, am dezvoltat un sistem de co-științific AI. Această AI multi-agent, construită pe Gemini 2. 0, servește ca un instrument de colaborare pentru cercetători, îmbunătățind procesul de raționament al metodei științifice. Co-științificul AI depășește revizuirile standard ale literaturii; scopul său este de a genera cunoștințe originale și de a formula ipoteze de cercetare unice adaptate la obiective specifice. Co-științificul AI utilizează scalarea compute-ului în timpul testului pentru a-și rafina iterativ rezultatele.

Procesele cheie includ dezbateri științifice bazate pe auto-joc pentru generarea ipotezelor, turnee de clasare pentru evaluarea ipotezelor și o strategie de "evoluție" pentru îmbunătățirea calității. Pentru a asigura eficacitatea, am utilizat metrica de auto-evaluare Elo din aceste turnee, descoperind că evaluările Elo mai mari se corelează cu o acuratețe mai mare a rezultatelor. În eforturile de reutilizare a medicamentelor pentru leucemia mieloidă acută (LMA), co-științificul nostru AI a sugerat candidați noi de reutilizare, validați prin biologie computațională, input de la experți și teste de laborator. În plus, am explorat ipoteze legate de rezistența antimicrobiană (AMR) prin instructarea AI-ului să investigheze mecanismele transferului de gene bacteriene. AI a propus independent că insulele cromozomiale inducibile de fag (cf-PICIs) interacționează cu cozi de fag pentru a-și lărgi gama de gazde, o descoperire ulterior validată prin experimente anterioare. Această lucrare este un efort colaborativ între diverse echipe de la Google Research, Google DeepMind și Google Cloud AI, alături de parteneri de la mai multe instituții, inclusiv Fleming Initiative și Imperial College London. Ne exprimăm recunoștința tuturor contributorilor și experților care oferă feedback esențial, precum și echipelor noastre interne, a căror susținere a fost integrată în această inițiativă.