نظام Co-Scientist من DeepMind يغادر المحاكاة إلى المختبر: تخليق مواد ثنائية الأبعاد وتنبؤات E. coli وبنية أقرّها الأطباء
تحقّق النظام متعدد الوكلاء المبني على Gemini في تجارب حقيقية: أنتج مادة ثنائية الأبعاد عبر مفاعل شبه آلي، وتنبأ بسلوك E. coli بما يطابق قياسات غير منشورة، واكتشف بنية تفوقت على ستة نماذج رائدة في HealthBench.
نشرت Google DeepMind ورقة تنقل نظامها متعدد الوكلاء Co-Scientist المبني على Gemini من المحاكاة إلى التجارب الحقيقية: تُتحقَّق السلسلة الممتدة من توليد الفرضيات إلى التجريب وكتابة الأوراق بنتائج مختبرية فعلية في عدة مجالات علمية.
في علوم المواد، اتصل النظام بمفاعل شبه آلي للترسيب الكيميائي بالبخار لتصميم سليفة MXene وأنتج مادة ثنائية الأبعاد صفائحية تشارك بنية Ti3C2Tx خصائصها الأساسية؛ وبتكييف وصفات النمو مع قيود المختبر نمّى أشباه موصلات أحادية الطبقة MoS2 وMoSe2 وWS2 من محاولة واحدة. وفي الأحياء، تنبأ بسلوك التجمع لدى بكتيريا E. coli المهندسة عبر تدرجات IPTG انطلاقًا من بيانات تصوير متفرقة، وتطابقت التنبؤات كمّيًا مع قياسات مختبرية لم تُنشر بعد.
وفي جانب علوم الحاسوب، اكتشف النظام بنية توسيع زمن الاستدلال تفوقت على ستة نماذج رائدة في HealthBench بقسمَيه Hard وProfessional، وقللت الضرر السريري المحتمل في تقييم أطباء معمّى.
خضعت الأوراق المولّدة من البداية إلى النهاية لدراسة مزدوجة التعمية شملت 30 خبيرًا و450 مراجعة؛ ويُذكر أن وحدات الموثوقية قللت الهلوسة والانتحال. نُشرت الورقة ذات الـ35 مؤلفًا على arXiv في 27 أغسطس.
المصدر: arXiv:2608.26701
