Разработчики представили Edison Kosmos — интеллектуального агента, созданного для автоматизации наиболее трудоёмких этапов научных исследований и разработок. Этот «ИИ-учёный» способен самостоятельно искать и анализировать научную литературу, формулировать проверяемые гипотезы, писать код для анализа данных (в основном на Python или R), строить графики и формировать связный отчёт со ссылками на источники и цитатами.
Создатели отмечают, что использование Kosmos значительно сокращает объём рутинных операций: в тестах один непрерывный рабочий цикл модели, занимавший сутки, эквивалентен примерно шести месяцам человеческой работы по объёму выполненных задач (речь идёт об оценке эффективности, а не о буквальном времени).
ИИ способен обработать за один прогон до 1,5 тысячи научных статей, создавая при этом десятки тысяч строк кода. По результатам независимой экспертизы, около 79% сформулированных выводов и гипотез признаны корректными — показатель, который специалисты называют высоким для уровня автоматизации первичного анализа литературы.
Система собирает данные из разрозненных научных публикаций, объединяет результаты различных исследовательских групп, формулирует гипотезы и проводит их проверку с помощью собственного кода, а затем подготавливает детальный отчёт. В ходе тестирования Kosmos успешно выполнил задачи из областей биомедицины и материаловедения — от поиска возможных терапевтических мишеней при кардиофиброзе (например, белок SOD2) до анализа закономерностей нейронной проводимости и динамики биомаркеров при болезни Альцгеймера.
Учёным необходимо определить цель и границы проекта, предоставить доступ к данным и инструментам, а затем провести итоговую верификацию отчёта — решив, какие из гипотез стоит проверить в реальных условиях. Это позволяет командам значительно ускорить подготовительные этапы: обзор литературы, мета-анализ, отбор гипотез и написание черновиков отчётов.
Сервис уже запущен и доступен пользователям. Предусмотрены бесплатный тариф и платные планы стоимостью 50 и 200 долларов, а также возможность приобретения дополнительных вычислительных кредитов для более сложных проектов.
Создатели отмечают, что использование Kosmos значительно сокращает объём рутинных операций: в тестах один непрерывный рабочий цикл модели, занимавший сутки, эквивалентен примерно шести месяцам человеческой работы по объёму выполненных задач (речь идёт об оценке эффективности, а не о буквальном времени).
ИИ способен обработать за один прогон до 1,5 тысячи научных статей, создавая при этом десятки тысяч строк кода. По результатам независимой экспертизы, около 79% сформулированных выводов и гипотез признаны корректными — показатель, который специалисты называют высоким для уровня автоматизации первичного анализа литературы.
Система собирает данные из разрозненных научных публикаций, объединяет результаты различных исследовательских групп, формулирует гипотезы и проводит их проверку с помощью собственного кода, а затем подготавливает детальный отчёт. В ходе тестирования Kosmos успешно выполнил задачи из областей биомедицины и материаловедения — от поиска возможных терапевтических мишеней при кардиофиброзе (например, белок SOD2) до анализа закономерностей нейронной проводимости и динамики биомаркеров при болезни Альцгеймера.
Учёным необходимо определить цель и границы проекта, предоставить доступ к данным и инструментам, а затем провести итоговую верификацию отчёта — решив, какие из гипотез стоит проверить в реальных условиях. Это позволяет командам значительно ускорить подготовительные этапы: обзор литературы, мета-анализ, отбор гипотез и написание черновиков отчётов.
Сервис уже запущен и доступен пользователям. Предусмотрены бесплатный тариф и платные планы стоимостью 50 и 200 долларов, а также возможность приобретения дополнительных вычислительных кредитов для более сложных проектов.
