AI を使用して科学研究を支援する場合、特に生物学、化学、材料などの複雑な専門分野になると、意味不明なことを言っているように見える大規模なモデルに遭遇することがあります。 私は最近、オープンソース プロジェクト SciToolAgent に出会いました。これは、「知識グラフ」を使用して科学的ツールの呼び出しの問題を解決しようとするプロジェクトです。 これは、AI に専門的な「科学ツールボックス」を装備することと同等であり、モデルが科学者のように考え、動作できるようになります。 API、機械学習モデル、さまざまな Python 関数を含む 500 を超える科学ツールを統合します。 このアプローチの中核は、ツール間の依存関係と互換性を正確に処理するための科学ツール知識グラフ (SciToolKG) を構築することにあります。 GitHub: https://t.co/79oX9rTXwj 同時に、「計画・実行・要約」フレームワークを採用することで、複雑な科学研究タスクを具体的なステップに自動的に分解して実行することができます。 潜在的な実験リスクを監視し、結果の信頼性を確保するための安全性チェックメカニズムが組み込まれています。 Python を使用して開発されており、Conda を介して環境をすばやく構成でき、カスタム プライベート ツールの追加もサポートされています。 関連する研究は Nature Computational Science に掲載されており、垂直分野の研究者やエージェントが参照するのに適しています。
