- FutureHouseが商業用スピンアウト企業Edison Scientificを設立
- 新しいAIツール「Kosmos」を発表
- Kosmosは文献レビューやデータ分析を支援するAI研究者
FutureHouseは、エージェンティックAIに関する非営利の研究グループである。
この度、新たに商業用スピンアウト企業Edison Scientificを設立した。
Edison ScientificはFutureHouseのAI研究ツールを商業化し、研究所や laboratoryで使用する新たなツールの開発に取り組む。
今回の発表で、Edison Scientificの初めての製品として「Kosmos」が紹介された。
Kosmosは、文献レビューやデータ分析、仮説生成をサポートするための実験的なAI共同研究者である。
FutureHouseの設立者である神経科学者Sam Rodriques氏と化学研究者Andrew White氏は、科学プロセスのさまざまな部分に最適化された専門AIエージェントの開発に注力してきた。
以前のツールには、科学論文やデータベース検索のためのCrowやFalcon、実験デザインや関連研究の発見を支援するPhoenixやOwlが含まれる。
これらのツールは、先にリリースされた開発者プラットフォームとAPIを通じて非営利のモデルで提供されていた。
Edison Scientificは、ビジネス面を管理し、持続可能な資金を提供し、より広く普及させることを目指す。
設立者たちは、商業スピンアウトの決定は産業ユーザーからの需要の高まりに応えるものであると述べた。
Kosmosは、文献を読み、データを分析し、仮説を形成し、実験を行う能力を持つAI科学者としての役割を果たす。
Kosmosは、一度の実行で42,000行のコードを実行し、1,500の論文を読むことができる。
デモでは、神経科学や材料科学などの大規模なデータセットを処理し、データ出力や文献ソースに結びつく追跡可能な主張を含む報告書を生成した。
Kosmosの報告書における精度は79.4%で、20サイクルの実行は平均で6か月分の研究時間に相当すると報告されている。
このAIツールは科学者の代わりではなく、人間の研究を支援するものであり、反復的な分析や文書レビューに使われる。
重要な点は、Kosmosが構造化されたデータセットと確立された方法のある領域で最も効果を発揮するということである。
今後、FutureHouseがオープンサイエンスのためのエージェンティックAIシステムの研究を続ける一方で、Edison ScientificがKosmosのような製品の商業展開に注力することが期待される。
AIが科学研究プロセスを迅速化できるか、注目が集まる。
Kosmosってさ、どうやって文献とかデータを分析するんだろう?
あと、科学者の仕事って具体的にどう変わるのかな?
Kosmosは、文献を読み込み、
データを分析して、仮説を生成します。
これにより、科学者は反復的な作業が減り、
より創造的な研究に集中できるようになります。
つまり、時間を節約し、研究の質を高めることができるんです。
Kosmosについての話、興味深いね。
このAIは文献レビューやデータ分析に特化したツールで、科学者にとっては強力な共同研究者として機能します。
具体的には、全天候型の科学者というべき役割を果たし、42,000行のコードを実行し、1,500の論文を読める能力を持っているんです。
これによって、研究者は反復的な分析作業から解放され、より創造的なアプローチに集中できるようになるんだよ。
Kosmos自体が科学者の代わりになるわけではなく、あくまで彼らのサポートを行うことで、研究の効率を改善することに注力しています。
未来の科学研究がどう変わるか、本当にワクワクしますね。
