Die Wissenschaft tritt in ihre agentische Ära ein Wir stellen die Karte des wissenschaftlichen KI-Ökosystems vor! 🗺️ Wir haben die Werkzeuge, Modelle und agentischen Rahmenbedingungen kartiert, die das neue Substrat für Bio antreiben Entwickelt, um Gründern, Forschern und Entwicklern zu helfen, die Explosion in der wissenschaftlichen KI zu navigieren Lass es uns aufschlüsseln🧵

Wissenschaftliche KI-Agenten sind nicht mehr Science-Fiction 👾 Sie können: → SOTA-Forschung aggregieren → Wissenschaftliche Hypothesen formulieren → Experimente entwerfen und durchführen Aber jedes Labor baut in Silos. Deshalb sehen wir einen klaren Bedarf, das zu ergänzen, was die Web2-Agentic-Science-Welt schafft.

Zu diesem Zweck steht die Ära der 'kollektiven wissenschaftlichen Intelligenz' bevor. Von der Literaturrecherche bis zur Laborautomatisierung haben wir die 5 Schlüsselbereiche kartiert, die die wissenschaftliche KI antreiben und den biologischen Entwurfsraum voranbringen👇

1. Wissen & Datenquellen Alles beginnt mit Daten. Wissenschaftliche Agenten beziehen Informationen aus: • PubMed, Dataverse (Artikel & akademische Daten) • PDB, UniProt (Proteine) • ChEMBL, PubChem (Chemie) • Reactome, Genontologie (Wegen) • AACT (klinische Studien) • @biorxivpreprint (Preprints)

2. Agentische Orchestrierungsschichten Diese Werkzeuge erwecken das Denken zum Leben. Beispiele: • @ElizaEcoFund - Plug-and-Play-Agentenrahmen • ChemCrow - Chemieassistent • BioMCP / PubMedMCP - Literaturserver • „Coscientist“ - autonomer Laboragent • @PrimeIntellect - modulare Agenteninfrastruktur

3. Grundlagen- & Domänenmodelle Die Hochleistungsarbeitstiere. Beispiele: • AlphaFold 2 - Strukturvorhersage • Evo 2 - genomische Modellierung (Arc Institute) • Geneformer - Genexpression • ChemGPT - chemisches Denken • ESM-3, PaLM-2, Claude 3 - Sprachgerüste

4. Experiment & Simulation Durchführung KI führt Experimente durch. Systeme umfassen: • Opentrons - API-gesteuerte Laborroboter • INDRA - mechanistische Modellierung • PyMOL / AlphaFold Inferenz • Cloud-basierte Simulation: OpenMM, Foldit • SMART-on-FHIR: frühe EHR-Integration

5. Wissenschaftlerorientierte Plattformen & Assistenten Wo KI auf Forscher trifft. • @GoogleAI Co-Wissenschaftler - Hypothesen-Brainstorming • @FutureHouseSF - Q&A, systematische Reviews, Chemieplanung • Consensus & Elicit - strukturierte Papierbewertungen • Biomni, Iris, Scite - spezialisierte Papieragenten • @vita_dao AUBRAI, ChatPaper - KI-Forschungs-Co-Piloten

Zusammen bilden diese Werkzeuge einen neuen Forschungsstapel: → Modelle interpretieren Biologie → Agenten orchestrieren das Denken → Plattformen bieten Unterstützung → Robotik und Simulation schließen den Kreis

Die wissenschaftliche KI-Ökosystemkarte ist nicht nur eine Liste von Werkzeugen. Es ist ein Plan für Bio/Acc 🧪 Von der Suche → zur Synthese Von der Analyse → zur Aktion Von statischem Wissen → zu Systemen, die lernen