De wetenschap betreedt zijn Agentic Era Introductie van de Scientific AI Ecosystem Map! 🗺️ We hebben de tools, modellen & agentic frameworks in kaart gebracht die de nieuwe basis voor bio aandrijven Gebouwd om oprichters, onderzoekers & bouwers te helpen navigeren door de explosie in wetenschappelijke AI Laten we het opsplitsen🧵

Wetenschappelijke AI-agenten zijn niet langer sciencefiction 👾 Ze kunnen: → SOTA-onderzoek aggregeren → Wetenschappelijke hypothesen formuleren → Experimenten ontwerpen en uitvoeren Maar elk laboratorium bouwt in silo's. Daarom zien we een duidelijke behoefte om toe te voegen aan wat de web2 Agentic Science-wereld creëert.

Daartoe komt het tijdperk van 'collectieve wetenschappelijke intelligentie' eraan. Van literatuuronderzoek tot laboratoriumautomatisering, we hebben de 5 belangrijke lagen in kaart gebracht die wetenschappelijke AI aandrijven en de biologische ontwerpruimte vooruithelpen👇

1. Kennis & Gegevensbronnen Alles begint met gegevens. Wetenschappelijke agenten halen informatie uit: • PubMed, Dataverse (artikelen & academische gegevens) • PDB, UniProt (eiwitten) • ChEMBL, PubChem (chemie) • Reactome, Gene Ontology (paden) • AACT (klinische proeven) • @biorxivpreprint (preprints)

2. Agentische Orkestratielagen Deze tools brengen redeneren tot leven. Voorbeelden: • @ElizaEcoFund - plug-and-play agentenframework • ChemCrow - chemie-assistent • BioMCP / PubMedMCP - literatuurservers • “Coscientist” - autonome labagent • @PrimeIntellect - modulaire agentinfrastructuur

3. Fundament & Domeinmodellen De krachtige werkpaarden. Voorbeelden: • AlphaFold 2 - structuurvoorspelling • Evo 2 - genomische modellering (Arc Institute) • Geneformer - genexpressie • ChemGPT - chemisch redeneren • ESM-3, PaLM-2, Claude 3 - taalstructuren

4. Experiment & Simulatie Uitvoering AI die experimenten uitvoert. Systemen omvatten: • Opentrons - API-gestuurde laboratoriumrobots • INDRA - mechanistische modellering • PyMOL / AlphaFold inferentie • Cloud-gebaseerde simulatie: OpenMM, Foldit • SMART-on-FHIR: vroege EHR-integratie

5. Wetenschappergerichte Platforms & Assistenten Waar AI onderzoekers ontmoet. • @GoogleAI Co-Wetenschapper - hypothese brainstormen • @FutureHouseSF - V&A, systematische reviews, chemie planning • Consensus & Elicit - gestructureerde paper reviews • Biomni, Iris, Scite - gespecialiseerde paper agents • @vita_dao AUBRAI, ChatPaper - AI onderzoeks co-piloten

Samen vormen deze tools een nieuwe onderzoeksstack: → Modellen interpreteren biologie → Agents orchestreren redenering → Platforms bieden ondersteuning → Robotica en simulatie sluiten de cirkel

De Wetenschappelijke AI Ecosysteemkaart is niet zomaar een lijst van tools. Het is een blauwdruk voor bio/acc 🧪 Van zoeken → naar synthese Van analyse → naar actie Van statische kennis → naar systemen die leren