L’équipe de la Harvard Medical School open-source AutoScientists, un système de recherche en IA décentralisé

D’après Beating, une équipe collaborative de la Harvard Medical School, du Kempner Institute et du Broad Institute, incluant les chercheurs Shanghua Gao, Ada Fang et Marinka Zitnik, a open-sourcé AutoScientists, un système d’agents d’IA décentralisé pour la découverte scientifique. Contrairement aux systèmes centralisés à recherche mono-thread, AutoScientists élimine le coordinateur central, permettant aux agents de collaborer de manière asynchrone : les agents rédigent des évaluations par les pairs avant de consommer des ressources de calcul, évitant ainsi les expériences ratées redondantes et découvrant plusieurs pistes de recherche prometteuses en même temps.

Lors des tests BioML-Bench sur des tâches d’imagerie médicale, de découverte de médicaments et d’ingénierie des protéines, le système a atteint 74,4 % de percentile moyen au classement sur 24 tâches, soit une amélioration de 8,3 points de pourcentage par rapport aux bases d’agents précédentes. Sur la prédiction de liaison aux protéines, AutoScientists a découvert des méthodes améliorant la corrélation de Spearman de 6,5 % sur ProteinGym, dépassant les références précédentes supervisées.