AutoScientists는 과학 실험을 자동화하는 AI 에이전트 팀으로, 여러 연구 방향을 동시에 탐색하고 실험 결과에 따라 적응하며 실패한 방향의 지식을 보존합니다.
이 시스템은 실험 상태를 공유하고, 유망한 가설을 중심으로 팀을 자율적으로 구성하며, 실험 컴퓨팅 사용 전에 제안을 비판하고, 성공과 실패를 공유하여 중복 탐색을 줄입니다.
AutoScientists는 생체 의학 머신러닝, 언어 모델 훈련 최적화, 단백질 적합도 예측 등 다양한 분야에서 기존 AI 에이전트보다 성능을 향상시켰습니다.
BioML-Bench에서 74.4%의 평균 리더보드 백분위를 달성하고, GPT 훈련 최적화에서 1.9배 빠른 속도로 목표를 달성하며, 단백질 적합도 예측에서 기존 모델보다 +12.5%의 Spearman 상관 관계를 개선했습니다.