Știința intră în era agentică Vă prezentăm harta ecosistemului științific AI! 🗺️ Am cartografiat instrumentele, modelele și cadrele agentice care alimentează noul substrat pentru bio Construit pentru a ajuta fondatorii, cercetătorii și constructorii să navigheze în explozia inteligenței artificiale științifice Să o descompunem🧵

Agenții științifici AI nu mai sunt SF 👾 Ei pot: → Cercetare agregată SOTA → Formulați ipoteze științifice → Proiectați și executați experimente Dar fiecare laborator construiește în silozuri. De aceea vedem o nevoie clară de a adăuga la ceea ce creează lumea web2 Agentic Science.

În acest scop, sosește era "inteligenței științifice colective". De la extragerea literaturii la automatizarea laboratoarelor, am cartografiat cele 5 straturi cheie care alimentează AI științific și avansează spațiul👇 de proiectare biologică

1. Cunoștințe și surse de date Totul începe cu datele. Agenții științifici trag din: • PubMed, Dataverse (lucrări și date academice) • PDB, UniProt (proteine) • ChEMBL, PubChem (chimie) • Reactome, Gene Ontology (căi) • AACT (studii clinice) • @biorxivpreprint (preprinturi)

2. Straturi de orchestrare agentică Aceste instrumente dau viață raționamentului. Exemple: • @ElizaEcoFund - cadru de agent plug-and-play • ChemCrow - asistent chimie • BioMCP / PubMedMCP - servere de literatură • "Coscientist" - agent de laborator autonom • @PrimeIntellect - infrastructură de agent modular

3. Modele de bază și domeniu Caii de povară cu cifră octanică ridicată. Exemple: • AlphaFold 2 - predicția structurii • Evo 2 - modelare genomică (Institutul Arc) • Geneformer - expresia genelor • ChemGPT - raționament chimic • ESM-3, PaLM-2, Claude 3 - schele lingvistice

4. Execuție de experimente și simulări AI care rulează experimente. Sistemele includ: • Opentrons - roboți de laborator bazați pe API • INDRA - modelare mecanicistă • Inferență PyMOL / AlphaFold • Simulare bazată pe cloud: OpenMM, Foldit • SMART-on-FHIR: integrare timpurie EHR

5. Platforme și asistenți orientați către oamenii de știință Unde AI întâlnește cercetătorii. • @GoogleAI Co-Scientist - brainstorming ipoteze • @FutureHouseSF - Q&A, revizuiri sistematice, planificare chimică • Consens și Elicit - recenzii structurate ale lucrărilor • Biomni, Iris, Scite - agenți de hârtie specializați • @vita_dao AUBRAI, ChatPaper - co-piloți de cercetare AI

Împreună, aceste instrumente formează o nouă stivă de cercetare: → Modelele interpretează biologia → Agenții orchestrează raționamentul → Platformele oferă asistență → Robotica și simularea închid bucla

Harta ecosistemului științific AI nu este doar o listă de instrumente. Este un plan pentru bio/acc 🧪 De la → de căutare la sinteză De la analiză → la acțiune De la → de cunoștințe statice la sisteme care învață