Khoa học đang bước vào Kỷ nguyên Tác động Giới thiệu Bản đồ Hệ sinh thái AI Khoa học! 🗺️ Chúng tôi đã lập bản đồ các công cụ, mô hình & khung tác động đang thúc đẩy nền tảng mới cho sinh học Được xây dựng để giúp các nhà sáng lập, nhà nghiên cứu & những người xây dựng điều hướng sự bùng nổ trong AI khoa học Hãy cùng phân tích nó🧵

Các tác nhân AI khoa học không còn là khoa học viễn tưởng nữa 👾 Chúng có thể: → Tập hợp nghiên cứu SOTA → Hình thành các giả thuyết khoa học → Thiết kế và thực hiện các thí nghiệm Nhưng mỗi phòng thí nghiệm đều xây dựng trong các silo. Đó là lý do tại sao chúng ta thấy một nhu cầu rõ ràng để bổ sung vào những gì thế giới Khoa học Tác động web2 đang tạo ra.

Để đạt được điều đó, thời đại của "trí tuệ khoa học tập thể" đang đến. Từ khai thác tài liệu đến tự động hóa phòng thí nghiệm, chúng tôi đã lập bản đồ 5 lớp chính thúc đẩy AI khoa học và tiến bộ trong không gian thiết kế sinh học👇

1. Kiến thức & Nguồn Dữ liệu Mọi thứ bắt đầu từ dữ liệu. Các tác nhân khoa học lấy dữ liệu từ: • PubMed, Dataverse (bài báo & dữ liệu học thuật) • PDB, UniProt (protein) • ChEMBL, PubChem (hóa học) • Reactome, Gene Ontology (đường đi) • AACT (thử nghiệm lâm sàng) • @biorxivpreprint (bài báo trước khi xuất bản)

2. Các lớp điều phối tác động Những công cụ này mang lý luận vào cuộc sống. Ví dụ: • @ElizaEcoFund - khung tác nhân cắm và chạy • ChemCrow - trợ lý hóa học • BioMCP / PubMedMCP - máy chủ tài liệu • “Coscientist” - tác nhân phòng thí nghiệm tự động • @PrimeIntellect - hạ tầng tác nhân mô-đun

3. Mô hình Nền tảng & Tên miền Những cỗ máy làm việc mạnh mẽ. Ví dụ: • AlphaFold 2 - dự đoán cấu trúc • Evo 2 - mô hình gen (Viện Arc) • Geneformer - biểu hiện gen • ChemGPT - lý luận hóa học • ESM-3, PaLM-2, Claude 3 - khung ngôn ngữ

4. Thực nghiệm & Thực hiện mô phỏng AI thực hiện các thí nghiệm. Các hệ thống bao gồm: • Opentrons - robot phòng thí nghiệm điều khiển bằng API • INDRA - mô hình cơ chế • Suy diễn PyMOL / AlphaFold • Mô phỏng dựa trên đám mây: OpenMM, Foldit • SMART-on-FHIR: tích hợp EHR sớm

5. Nền tảng & Trợ lý Hướng tới Nhà Khoa Học Nơi AI gặp gỡ các nhà nghiên cứu. • @GoogleAI Co-Scientist - brainstorming giả thuyết • @FutureHouseSF - Hỏi & Đáp, đánh giá hệ thống, lập kế hoạch hóa học • Consensus & Elicit - đánh giá bài báo có cấu trúc • Biomni, Iris, Scite - đại lý bài báo chuyên biệt • @vita_dao AUBRAI, ChatPaper - đồng hành nghiên cứu AI

Cùng nhau, những công cụ này tạo thành một bộ công cụ nghiên cứu mới: → Các mô hình diễn giải sinh học → Các tác nhân phối hợp lý luận → Các nền tảng cung cấp hỗ trợ → Robot và mô phỏng hoàn tất vòng lặp

Bản đồ Hệ sinh thái AI Khoa học không chỉ là một danh sách các công cụ. Nó là một bản thiết kế cho bio/acc 🧪 Từ tìm kiếm → đến tổng hợp Từ phân tích → đến hành động Từ kiến thức tĩnh → đến các hệ thống có khả năng học hỏi