Ein in der Zeitschrift Science vorgestelltes System der künstlichen Intelligenz kann mehrere biomedizinische Forschungsaufgaben autonom ausführen. Biomni genannt, beschränkt es sich nicht darauf, Fragen zu beantworten: Es kann die für die Analyse biologischer Daten erforderlichen Operationen verketten.
Die Forscher beschreiben Biomni als einen allgemeinen Agenten. Diese Art von System erhält ein Ziel, wählt Zwischenschritte, verwendet spezialisierte Werkzeuge und passt dann seine Arbeit an die erzielten Ergebnisse an. Es unterscheidet sich somit von einem Modell, das nur eine textuelle Antwort liefert.
Eine Reihe von Reagenzgläsern, gefüllt mit Flüssigkeiten verschiedener Farben.
Illustrationsbild Unsplash
In der biomedizinischen Forschung sind die Aufgaben oft auf mehrere Softwareprogramme verteilt. So müssen beispielsweise Daten aufbereitet, biologische Ressourcen abgefragt, Analysen gestartet und Ergebnisse interpretiert werden. Der Vorteil eines Agenten besteht darin, diese Operationen in einem einzigen Verfahren zu verknüpfen.
Biomni wurde entwickelt, um vielfältige Aufgaben in verschiedenen Bereichen der Biologie auszuführen. Die Veröffentlichung stellt diese Fähigkeit als einen Schritt hin zu Assistenten dar, die Forschern helfen können, Hypothesen schneller zu untersuchen und stets komplexere Datensätze zu verarbeiten.
Diese Autonomie bedeutet nicht, dass das System einen Wissenschaftler ersetzt. Die Ergebnisse hängen von den bereitgestellten Daten, den verfügbaren Werkzeugen und der Qualität der in jedem Schritt getroffenen Entscheidungen ab. Ein Fehler in einer Analyse kann sich auch auf nachfolgende Schritte ausbreiten.
Die menschliche Überprüfung bleibt daher unerlässlich, insbesondere wenn die Ergebnisse ein Experiment oder eine medizinische Entscheidung beeinflussen können. Ein Agent kann eine Untersuchung beschleunigen, aber er verwandelt nicht automatisch eine Hypothese in eine nachgewiesene Entdeckung.
Das Interesse an Biomni liegt vor allem in der Organisation der Arbeit. Systeme, die Analysen planen und ausführen können, könnten einige repetitive Aufgaben reduzieren, während den Forschern die Formulierung von Fragen und die kritische Bewertung der Ergebnisse überlassen bleiben.