U potrazi za naučnim probojem, istraživači kombinuju kreativnost i stručnost sa književnim uvidom kako bi razvili inovativne istraživačke puteve i vodili eksplore. Ipak, navigacija kroz brzi porast naučnih publikacija uz integraciju znanja iz različitih oblasti predstavlja izazov. Rešavanje ovog pitanja je od suštinskog značaja, što se može videti u modernim otkrićima iz interdisciplinarnih napora, kao što je Nobelova nagrada za hemiju iz 2020. godine dodeljena Emmanuelle Charpentier i Jennifer Doudna za njihov CRISPR inovaciju, koja je integrisala znanje iz mikrobiologije, genetike i molekularne biologije. Kako bismo se suočili sa neispunjenim potrebama u naučnom otkriću i iskoristili napredak u veštačkoj inteligenciji, razvili smo sistem AI ko-naučnika. Ova višegenetska AI, zasnovana na Gemini 2. 0, služi kao kolaborativni alat za istraživače, poboljšavajući proces rasuđivanja naučne metode. AI ko-naučnik prevazilazi standardne preglede literature; cilja na generisanje originalnog znanja i formulisanje jedinstvenih istraživačkih hipoteza prilagođenih specifičnim ciljevima. AI ko-naučnik koristi skaliranje izračunavanja tokom testa kako bi iterativno usavršio svoj rezultat.

Ključni procesi uključuju naučne debate zasnovane na samoigri za generisanje hipoteza, rangirne turnire za evaluaciju hipoteza, i strategiju "evolucije" za poboljšanje kvaliteta. Da bismo osigurali efikasnost, koristili smo Elo auto-evaluacionu metriku iz ovih turnira, otkrivajući da viši Elo rejtingi koreliraju sa većom tačnošću rezultata. U naporima za ponovnu upotrebu lekova za akutnu mijeloidnu leukemiju (AML), naš AI ko-naučnik sugerisao je nove kandidate za ponovnu upotrebu, validirane kroz računarsku biologiju, stručne inpute i laboratorijske testove. Pored toga, istražili smo hipoteze vezane za antimikrobnu otpornost (AMR) upućujući AI da ispita mehanizme prenosa bakterijskih gena. AI je nezavisno predložio da hromosomski otoci izazvani fagevima (cf-PICIs) u interakciji sa repovima fageva šire svoj opseg domaćina, što je otkriće naknadno potvrđeno prethodnim eksperimentima. Ovaj rad je kolaborativni napor raznih timova iz Google Research, Google DeepMind i Google Cloud AI, uz partnere iz nekoliko institucija, uključujući Fleming Iniciativu i Imperial College London. Iskazujemo zahvalnost svim doprinositeljima i stručnjacima koji su pružili suštinsku povratnu informaciju, kao i našim unutrašnjim timovima čija je podrška bila ključna za ovaj poduhvat.