Nature выпустил сразу две заметные работы о том, как многоагентные системы начинают помогать не только с поиском литературы, но и с выдвижением и проверкой биомедицинских гипотез. В одном случае система Robin дошла до конкретных кандидатов терапии для сухой возрастной макулярной дегенерации, в другом Co-Scientist показала, что дополнительное вычислительное время может повышать качество научных гипотез в реальных исследовательских сценариях.
В свежей научной AI-повестке выделяются работы, где ИИ становится не просто моделью, а исследовательским инструментом: от автономного анализа пространственной протеомики и клинической оценки промптов до верификации математических результатов и более реалистичного отбора материалов для синтеза.
Два свежих материала о науке и ИИ: обзор того, как модели учатся находить закономерности в медицине без дорогой экспертной разметки, и проверка того, умеют ли современные системы предсказывать будущие научные прорывы.
Nature Biomedical Engineering описывает систему BioMedAgent, которая не просто отвечает на вопросы, а сама собирает и выполняет цепочки биоинформатических инструментов по текстовому запросу. На новом наборе из 327 биомедицинских задач система показала 77% успешных выполнений.
