主要观点总结
本文介绍了MIT团队推出的用于科学自动化发现的多智能体系统——SciAgents，及其在仿生材料研究中的应用。SciAgents通过大规模本体知识图、大语言模型和数据检索工具以及具有原位学习功能的多智能体系统，实现了科学发现的自动化。网友对此表示很兴奋，认为人工智能自主生成和测试假设的能力可能引导创新材料的开发，并加速科学研究的进程。
关键观点总结
关键观点1: SciAgents系统的介绍
SciAgents是一个用于科学自动化发现的多智能体系统，由三部分构成：使用大规模本体知识图来组织和互连不同的科学概念、一套大语言模型和数据检索工具、具有原位学习功能的多智能体系统。
关键观点2: SciAgents的目标和应用
SciAgents首先将目标锁定于仿生材料的研究，揭示了以前被认为无关的一些跨学科关系，实现了超越传统人类研究方法的规模、精度和探索能力。通过自动生成和完善研究假设，阐明潜在机制、设计原理和意想不到的材料特性。
关键观点3: SciAgents的工作流和多智能体策略
SciAgents的工作流包括从科学论文生成的综合知识图中检索关键概念和关系，并自动化科学发现过程。多智能体策略采用分层扩展策略，通过检索的数据丰富，形成全面的草案，最终构成可以指导进一步科学探究的文件。
关键观点4: SciAgents的创新点
SciAgents的随机路径生成方法和本体论智能体的应用是其主要创新点。随机方法为路径注入了更丰富的概念和关系，使智能体能够探索更广泛的领域，增强所获得见解的深度和广度。本体论智能体则应用先进的推理技术来综合和解释复杂的数据网络，提供对关系更丰富、更详细的理解。
关键观点5: 网友的观点和期待
网友对SciAgents的应用表示很兴奋，认为人工智能自主生成和测试假设的能力可能引导创新材料的开发，并加速科学研究的进程。他们期待SciAgents在未来能够为人类面临的各种挑战提供解决方案。
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文章转载于新智元 自己读论文、自己找方向、自己做实验，当代科研小吗喽。 ——别误会，我说的是AI。 近日，MIT团队推出了用于科学自动化发现的多智能体系统——SciAgents。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.05556 开源代码：https://github.com/lamm-mit/SciAgentsDiscovery 想成为学术吗喽需要具备什么能力？一般来说：理解不同来源的信息、寻找联系、加以利用。 作为人类，我们立足背景知识，提出假设，然后通过科学实验进行评估测试。 而这三件事，AI可能比人类做得更好。 本文提出的SciAgents由三部分构成： 1）使用大规模本体知识图来组织和互连不同的科学概念； 2）一套大语言模型和数据检索工具； 3）具有原位学习功能的多智能体系统。 比知识储备？AI看见多少学多少，不吃饭不睡觉。 比联系和假设？AI能从更多的数据中发现更多意想不到的关联。
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