Google Research, Gemini 2.0 tabanlı Co-scientist'i duyurdu

Co-scientist, Gemini 2.0 ile oluşturulmuş çok ajanlı bir yapay zeka sistemi; bilim insanlarının yeni hipotezler kurmasına yardımcı oluyor ve araştırma hızını artırmayı amaçlıyor.

• Mevcut bilimsel yöntemden ilham alarak sırasıyla üretim (Generation), yansıtma (Reflection), sıralama (Ranking), evrim (Evolution), yakınlık (Proximity) ve meta inceleme (Meta-review) konusunda uzmanlaşmış ajanlar kullanıyor. Bu ajanlar yinelemeli olarak geri bildirim veriyor ve fikirlerini kendi kendine geliştiriyor.
• Bilim insanları yapay zekaya fikir verebildiği gibi, yapay zekanın fikirlerine geri bildirim de verebiliyor.
• Model yanıtlarını değerlendirmek için Elo derecelendirmesi kullanılıyor; bu sayede model çıktıları zaman içinde iyileştiriliyor.
  • Gemini 2.0 Pro ve insan uzmanlar 1300 Elo puanının altında.
  • Co-scientist ise zamanla 1300'den 1500'ün üzerine çıkıyor.
  • İnsan uzmanlar model çıktılarını değerlendirdiğinde de co-scientist, Gemini 2.0 Pro ve OpenAI o1'den daha iyi puan alıyor.
• Pratikliği değerlendirmek için ilaç yeniden konumlandırma (Drug repurposing), yeni tedavi hedefi önerisi (Novel treatment target discovery) ve antimikrobiyal direnç mekanizmalarının aydınlatılması (Elucidating the mechanisms underlying antimicrobial resistance) deneyleri yapıldı. Süreç uzman müdahalesiyle yürütüldü.
• Akut miyeloid lösemi için ilaç yeniden konumlandırma
  • İlaç yeniden konumlandırma, yeni ilaç geliştirmek yerine mevcut ilaçların yeni kullanım alanlarını bulmaktır. Geniş kapsamlı disiplinler arası uzmanlık gerektirir.
  • Co-scientist, akut miyeloid lösemi için yeni yeniden konumlandırma adayı ilaçlar önerdi. Bilgisayarlı analiz, klinik geri bildirim ve in vitro test sonuçlarına göre bu ilaçlar tümör canlılığını baskıladı.
• Karaciğer fibrozisi için tedavi hedefi keşfinde ilerleme
  • Tedavi hedefi keşfinde, hipotez seçimi ve deney önceliklendirmesinde çok sayıda verimsizlik ortaya çıkıyor.
  • Karaciğer fibrozisi için hipotez önerme, önceliklendirme ve deney protokolü oluşturma çalışmaları yürütüldü.
  • Co-scientist'in belirlediği hedefler, deney sonuçlarında güçlü anti-fibrotik aktivite gösterdi.
• Antimikrobiyal direnç mekanizmalarının açıklanması
  • Antimikrobiyal direnç mekanizmalarının açıklanması, mikroorganizmaların tedaviden kaçınmak için genleri nasıl evrimleştirdiğini ve aktardığını inceler.
  • Araştırmacılar, Co-scientist'ten daha önce keşfedilmiş ancak henüz kamuya açıklanmamış bir konuyu bağımsız olarak incelemesini istedi.
  • Yapay zekanın ortaya koyduğu hipotez, zaten deneysel olarak doğrulanmış ve yakında yayımlanacak durumdaydı.

Co-scientist'in, bilim insanları için yardımcı bir araç olarak bilimsel keşifleri hızlandırması bekleniyor.

[GN⁺]

Hacker News yorumları

• Buradaki insanların makalenin tamamını okuyup okumadığından emin değilim ama makaleden alıntı yapıyorum

  • AI Co-scientist, ilaç yeniden konumlandırma fırsatlarını tahmin etti ve ortaklarıyla birlikte bilgisayarlı biyoloji, uzman klinisyen geri bildirimi ve deneyler yoluyla bu tahminleri doğruladı
  • AI Co-scientist, akut miyeloid lösemi (AML) için yeni yeniden konumlandırma adayları önerdi ve deneyler, önerilen ilaçların birden fazla AML hücre hattında klinik olarak ilgili konsantrasyonlarda tümör canlılığını baskıladığını doğruladı
  • Uzman araştırmacılar, AI Co-scientist'ten grup içinde zaten yeni keşiflerin yapıldığı ancak henüz yayımlanmamış bir konuyu incelemesini istedi ve AI Co-scientist bağımsız olarak çeşitli faj kuyruklarıyla etkileşime girerek konak aralığını genişlettiğini öne sürdü
  • Bu bulgu, AI Co-scientist sistemi kullanılmadan önce gerçekleştirilen laboratuvar deneylerinde doğrulandı ve Fleming Initiative ile Imperial College London iş birliğiyle eşzamanlı yayımlanan makalede anlatıldı
  • AI modelinin laboratuvarda doğrulanan yeni bilimsel hipotezler ortaya koyabilmesi çok önemli bir anlama sahip

• "AML için ilaç yeniden konumlandırma" ifadesinin komik olduğunu düşünüyorum

  • Moleküler alt tipleme ve ex-vivo ilaç tahmini yoluyla AML üzerine doktora yapan biri olarak bunun çok rastgele geldiğini düşünüyorum
  • Rastgele ilaç yeniden konumlandırma yerine bizim pipeline'ımızı önermek isterim
  • Bu arada pipeline'ımıza fon bulmaya ve ticarileştirmeye çalışıyoruz; ilgileniyorsanız site üzerinden iletişime geçebilirsiniz

• Dürüst olmak gerekirse neden bunu kullanmam gerektiğini anlamıyorum

  • Fikirleri birbirine bağlayan veya yeni hipotezler sunan bir yapay zekaya ihtiyacım yok
  • İhtiyacım olan şey, proje bazında kendine özgü şekilde organize edilmiş verileri devasa bir veritabanına normalize etmek için veri pipeline kodu yazmak ve test etmek
  • İhtiyacım olan şey, akustik veride hem genlik uzayında hem de frekans uzayında olayları tespit etmek için veri pipeline'ları yazmak ve test etmek
  • İhtiyacım olan şey, verilerle uğraşmak için veri analizi backend'inin frontend'ini test etmek
  • Muhtemelen ilaç keşfi, mevcut değerleri tek tek dolaşarak çok sayıda değişkeni test etmeyi gerektiriyordur
  • Ama bu benim araştırmam için geçerli değil
  • Her şey herkese uygun olmak zorunda değil ve bunda sorun yok

• Piyasa, yön ne olursa olsun en son rüzgar gülünün gösterdiği yöne hücum ediyor gibi görünüyor

  • Bu bana, araştırmacıların AI sistemleriyle çalıştıklarında daha üretken olduklarını ama iş tatminlerinin düştüğünü gösteren bir çalışmayı hatırlatıyor
  • AI desteği, bilim insanlarının %44 daha fazla materyal keşfetmesini ve patent başvurularının %39 artmasını sağladı, ancak bilim insanlarının %82'si iş tatminlerinin azaldığını bildirdi

• Genel olarak Minsky'nin "society of mind" kavramına doğru gidiyor gibiyiz

  • OpenAI tüm modelleri tek bir her işi yapan modele birleştirmeye çalışıyor ama içeride mesele yönlendirme olabilir
  • Ajanların belirli tool call'lara, düşünme biçimlerine vb. uzmanlaşması, kavramsal bir çerçeve/başlangıç noktası olarak faydalı bir yön sağlayacaktır

• Son zamanlarda iş akışımda AI kullanıyorum

  • Şu ana kadarki bulgularımı özetliyor ve AI'dan açıklamalar önermesini ve ek testler tavsiye etmesini istiyorum
  • AI'nın fikirlerinin %70'i işe yaramıyor ama bazen sadece biraz ek prompt gerekiyor
  • AI'nın önerdiği bazı fikirler, benim hiç düşünmediğim şeylerdi
  • AI bilgili bir insanın yerini alamaz ama insanlara yardım eden bir araç olarak pahalı doktora düzeyi danışmanları geride bırakıyor

• Gazete makalesindeki bilim insanının alıntısını okudum; ekibinin sorunu çözmek için 10 yıldır çalıştığını ama AI'nın bunu kolayca halledebileceği şekilde hiçbir şey yayımlamamış olmaları beni şaşırttı

  • Başka bir araştırmacının aynı fikri önermediğini kanıtlamak zor
  • Rakibinin aynı aramayı bir ay önce yapmış olması durumunda öncelik iddia edip edemeyeceğini merak ediyorum

• Bugünlerde AI konusunda olumsuzum ama Eliza'yı ilk kullandığım zamanı hatırlıyorum

  • AI'nın bana bir sorun listesi sunup çözüm yollarını sormasını kabul edebilirim gibi geliyor
  • AI teknolojisinin özellik tabanlı teste uygulanmasını görmek isterim

• İlginç yorumlar derlemesi

  • Bence şahsen harika
  • Bu bir ortak bilim insanı, "bilim insanı" değil
  • Çalışmayı gözden geçirip ilginç çıktılar sağlayabilecek bir "şey"i değerlendirmede büyük değer var
  • Maliyet yüzünden dikkate alınmayan çok sayıda fikir var
  • "Makul bir beklenti" varsa başarısızlık riski azalır
  • Artık "bilim insanı" olmasam da bununla oynamak ve hangi tuhaf kombinasyonların potansiyel olarak üretken olabileceğini görmek isterdim

• Bir biyomedikal bilim insanı olarak, AI geliştiricilerinin AI'nın insanlardan daha akıllı olduğunu ve daha iyi hipotezler üreteceğini iddia etme eğilimini birkaç kez gördüm

  • Örneğin Google makalesi, CRISPR'nin mikrobiyoloji, genetik ve moleküler biyolojiyi birleştiren disiplinler arası bir çaba olduğunu iddia ediyor
  • AI Co-scientist'in birden fazla alanı entegre ederek yeni hipotezler üretebileceğini savunuyor
  • Bilgisayar bilimcilerin biyomedikal araştırmaya aşina olmadıkları için mikrobiyoloji/genetik/moleküler biyolojinin birbirine sıkı sıkıya bağlı olduğunu anlamadıklarını düşünüyorum
  • Biyologların çok sayıda iyi fikri var
  • Sorun, bu fikirleri yeterince test etmenin zaman alması
  • AI ve diğer LLM'ler güçlü birer Google ve kod yazarı
  • %30 oranında yanlış oldukları için kullanırken çok dikkatli olmak gerekiyor
  • Yanlış hipotezleri araştırarak zaman kaybetmemek iyi bir şey
  • Ama zaten iyi hipotezlerle kötü hipotezleri kolayca ayırt edebiliyorum
  • Politik sorunlar AI'nın çözebileceği şeyler olmayacak

[hhkkkk]

Seni seviyorum, Hassabis~