Google lancia ‘AI Co-Scientist’ per accelerare la scoperta e l’innovazione

I ricercatori di Google hanno presentato un nuovo sistema di intelligenza artificiale, noto come co-scienziato AI, costruito sulla piattaforma Gemini 2.0.

Questo sistema mira a potenziare la ricerca scientifica e biomedica fungendo da collaboratore virtuale per gli scienziati.

Il co-scienziato AI è progettato per generare nuove ipotesi, proporre direzioni di ricerca e supportare la pianificazione scientifica a lungo termine, aiutando ad accelerare i processi di scoperta in vari campi, tra cui il riutilizzo di farmaci, l’identificazione di bersagli terapeutici e la resistenza antimicrobica.

L’innovazione chiave del sistema risiede nella sua architettura multi-agente. Piuttosto che fare affidamento su un singolo modello di AI, il co-scienziato AI utilizza una coalizione di agenti specializzati, ciascuno incaricato di una specifica funzione.

Questi agenti si ispirano al metodo scientifico e lavorano insieme per generare, affinare e valutare le ipotesi. Ad esempio, l’agente “Generazione” propone nuove idee di ricerca, mentre l’agente “Classificazione” confronta e classifica queste idee sulla base del loro potenziale impatto.

Gli agenti “Evoluzione” e “Riflessione” del sistema migliorano iterativamente la qualità delle ipotesi analizzando il feedback, mentre l’agente “Meta-review” supervisiona l’intero processo, garantendo l’allineamento con l’obiettivo della ricerca.

Questo approccio collaborativo consente al sistema di perfezionare continuamente i suoi risultati. Analizzando un determinato obiettivo di ricerca in compiti gestibili, l’agente Supervisore gestisce il flusso di lavoro del sistema, assegna risorse e garantisce che ogni agente specializzato svolga il suo ruolo.

Di conseguenza, l’AI co-scienziato adatta il suo approccio nel tempo, migliorando la qualità e la novità dei suoi suggerimenti.

Questo miglioramento personale è guidato da una metrica di autovalutazione Elo, che monitora la qualità delle ipotesi generate e valuta se più tempo di calcolo migliora le prestazioni del sistema.

Nei test, l’AI co-scienziato ha dimostrato una forte capacità di produrre idee di ricerca nuove e di impatto. Ad esempio, nel campo del riutilizzo di farmaci, ha suggerito candidati per il trattamento della leucemia mieloide acuta (AML).

Questi suggerimenti sono stati successivamente validati attraverso studi sperimentali, confermando l’efficacia potenziale dei farmaci proposti.

Allo stesso modo, nell’ambito della fibrosi epatica, la co-scienziata di intelligenza artificiale ha identificato obiettivi epigenetici con un significativo potenziale terapeutico, sostenendo la validazione sperimentale negli organoidi epatici umani.

Tuttavia, oltre ai potenziali vantaggi, un recente sondaggio rivela diverse sfide legate all’adozione dell’IA nella ricerca.

Nonostante l’interesse crescente negli strumenti di IA, solamente il 45% dei quasi 5.000 ricercatori intervistati utilizza attualmente l’IA nel proprio lavoro, principalmente per compiti come la traduzione e la correzione di bozze.

Le preoccupazioni riguardo l’accuratezza, i pregiudizi e i rischi per la privacy dell’IA sono diffuse, con l’81% dei partecipanti che esprimono disagio. Inoltre, quasi due terzi dei partecipanti hanno citato una formazione inadeguata come un ostacolo significativo all’adozione efficace dell’IA.

I ricercatori rimangono anche cauti riguardo alla capacità dell’IA di gestire compiti più complessi, come l’identificazione di lacune nella letteratura o la raccomandazione di revisori di pari grado.

Man mano che strumenti di Intelligenza Artificiale come ChatGPT diventano sempre più integrati nei flussi di lavoro di ricerca, emergono sfide legate al loro utilizzo, in particolare per quanto riguarda l’accuratezza delle citazioni.

Ad esempio, uno studio recente sottolinea i rischi posti dagli strumenti di AI generativa, che spesso attribuiscono erroneamente o inventano citazioni. Dei 200 articoli testati, 153 contenevano citazioni errate o parziali.

Questo problema solleva preoccupazioni per i ricercatori che si affidano all’IA per la preparazione dei manoscritti e la revisione paritaria, poiché un’attribuzione inesatta può diminuire la fiducia riposta in questi strumenti. Gli editori sono particolarmente vulnerabili, poiché le attribuzioni errate possono danneggiare la loro reputazione e compromettere la credibilità del loro lavoro.

Queste sfide sottolineano la necessità di linee guida più chiare e una formazione strutturata per garantire l’uso responsabile dell’IA nel mondo accademico, poiché i ricercatori cercano di bilanciare l’entusiasmo con la cautela nell’adottare questa tecnologia.

Tuttavia, il co-scienziato di intelligenza artificiale rappresenta un passo avanti significativo nel potenziamento della scoperta scientifica, sfruttando l’IA per assistere i ricercatori nell’esplorare nuove ipotesi, validarle e accelerare il progresso in vari campi.

Il sistema è attualmente disponibile per la valutazione attraverso un Programma di Tester Fiduciario, invitando le organizzazioni di ricerca a valutare la sua applicabilità ed efficacia in contesti reali.