Equipa da Harvard Medical School lança em código aberto o AutoScientists, sistema descentralizado de investigação em IA

De acordo com a Beating, uma equipa colaborativa da Harvard Medical School, do Kempner Institute e do Broad Institute, incluindo investigadores Shanghua Gao, Ada Fang e Marinka Zitnik, disponibilizou em código aberto o AutoScientists, um sistema descentralizado de agentes de IA para descoberta científica. Ao contrário de sistemas centralizados com pesquisa monothread, o AutoScientists elimina o coordenador central, permitindo que os agentes colaborem de forma assíncrona — os agentes elaboram revisões por pares antes de consumirem recursos de computação, evitando experiências falhadas redundantes e descobrindo, em simultâneo, múltiplas direções de investigação promissoras.

Em testes no BioML-Bench, em tarefas de imagiologia médica, descoberta de fármacos e engenharia de proteínas, o sistema atingiu 74,4% de percentil médio no ranking em 24 tarefas, melhorando 8,3 pontos percentuais face às referências anteriores de agentes. Na previsão de ligação de proteínas, o AutoScientists descobriu métodos que melhoraram a correlação Spearman em 6,5% no ProteinGym, superando benchmarks anteriores supervisionados.