La science entre dans son ère agentique Présentation de la carte de l'écosystème de l'IA scientifique ! 🗺️ Nous avons cartographié les outils, modèles et cadres agentiques qui alimentent le nouveau substrat pour la bio Conçu pour aider les fondateurs, chercheurs et bâtisseurs à naviguer dans l'explosion de l'IA scientifique Décomposons cela🧵

Les agents IA scientifiques ne sont plus de la science-fiction 👾 Ils peuvent : → Agréger des recherches à la pointe de la technologie → Formuler des hypothèses scientifiques → Concevoir et exécuter des expériences Mais chaque laboratoire construit en silo. C'est pourquoi nous voyons un besoin clair d'ajouter à ce que le monde de la science agentique web2 crée.

Dans ce but, l'ère de l'"intelligence scientifique collective" arrive. De l'exploration de la littérature à l'automatisation des laboratoires, nous avons cartographié les 5 couches clés qui alimentent l'IA scientifique et font progresser l'espace de conception biologique👇

1. Connaissances et Sources de Données Tout commence par les données. Les agents scientifiques s'appuient sur : • PubMed, Dataverse (articles et données académiques) • PDB, UniProt (protéines) • ChEMBL, PubChem (chimie) • Reactome, Gene Ontology (voies) • AACT (essais cliniques) • @biorxivpreprint (prépublications)

2. Couches d'orchestration agentique Ces outils donnent vie au raisonnement. Exemples : • @ElizaEcoFund - cadre d'agent plug-and-play • ChemCrow - assistant en chimie • BioMCP / PubMedMCP - serveurs de littérature • "Coscientist" - agent de laboratoire autonome • @PrimeIntellect - infrastructure d'agent modulaire

3. Modèles de Fondation et de Domaine Les chevaux de bataille à haute performance. Exemples : • AlphaFold 2 - prédiction de structure • Evo 2 - modélisation génomique (Arc Institute) • Geneformer - expression génique • ChemGPT - raisonnement en chimie • ESM-3, PaLM-2, Claude 3 - structures linguistiques

4. Exécution d'expérimentations et de simulations IA exécutant des expériences. Les systèmes incluent : • Opentrons - robots de laboratoire pilotés par API • INDRA - modélisation mécaniste • Inférence PyMOL / AlphaFold • Simulation basée sur le cloud : OpenMM, Foldit • SMART-on-FHIR : intégration précoce des DSE

5. Plateformes et assistants pour scientifiques Là où l'IA rencontre les chercheurs. • @GoogleAI Co-Scientist - brainstorming d'hypothèses • @FutureHouseSF - Q&R, revues systématiques, planification chimique • Consensus & Elicit - revues de papiers structurées • Biomni, Iris, Scite - agents de papiers spécialisés • @vita_dao AUBRAI, ChatPaper - co-pilotes de recherche en IA

Ensemble, ces outils forment une nouvelle pile de recherche : → Les modèles interprètent la biologie → Les agents orchestrent le raisonnement → Les plateformes fournissent de l'assistance → La robotique et la simulation bouclent la boucle

La carte de l'écosystème scientifique de l'IA n'est pas simplement une liste d'outils. C'est un plan pour bio/acc 🧪 De la recherche → à la synthèse De l'analyse → à l'action D'une connaissance statique → à des systèmes qui apprennent