فريق من كلية الطب بجامعة هارفارد ينشر أدوات «AutoScientists» المصدر المفتوح، وهو نظام أبحاث للذكاء الاصطناعي لامركزي

وفقاً لـ Beating، وهي فريق تعاوني من كلية الطب بجامعة هارفارد ومعهد كيمبـر (Kempner Institute) والمؤسسة العريضة (Broad Institute)، بما في ذلك الباحثين Shanghua Gao وAda Fang وMarinka Zitnik، فقد أطلق الفريق النسخة مفتوحة المصدر من AutoScientists، وهو نظام لوكيل ذكاء اصطناعي لا مركزي مخصص للاكتشافات العلمية. وعلى عكس الأنظمة المركزية ذات البحث أحادي الخيط، يلغي AutoScientists المنسق المركزي، ما يتيح للمرشحين العمل بشكل غير متزامن—إذ يقوم الوكلاء بصياغة مراجعات نظراء قبل استهلاك موارد الحوسبة، وبذلك يمنع التجارب الفاشلة المتكررة ويكتشف عدة اتجاهات بحثية واعدة في الوقت نفسه.

في اختبارات BioML-Bench عبر مهام التصوير الطبي واكتشاف الأدوية والهندسة البروتينية، حقق النظام متوسط نسبة مئوية في الصدارة قدره 74.4% عبر 24 مهمة، محققاً تحسناً بمقدار 8.3 نقاط مئوية مقارنة بخطوط أساس سابقة لوكلاء. وفي التنبؤ بارتباط البروتينات، اكتشف AutoScientists طرقاً حسّنت معامل Spearman بنسبة 6.5% على ProteinGym، متجاوزاً المقاييس المرجعية السابقة القائمة على التعلم المُشرف.