https://arxiv.org/abs/2502.18864

과학적 발견은 엄격한 실험적 검증을 거치는 새로운 가설을 창출하는 과학자들에게 의존합니다. 이 과정을 보완하기 위해, 우리는 Gemini 2.0을 기반으로 한 다중 에이전트 시스템인 AI 공동과학자를 소개합니다. AI 공동과학자는 기존 증거를 바탕으로, 과학자가 제공한 연구 목표와 지침에 부합하는 새로운 독창적 지식을 발견하고 명백히 새로운 연구 가설 및 제안을 수립하는 데 도움을 주도록 설계되었습니다.

이 시스템의 설계는 과학적 방법에서 영감을 받아 가설 생성에 있어 ‘생성-토론-진화’ 접근법을 통합하며, 테스트 시 컴퓨팅 자원의 확장을 통해 이를 가속화합니다. 주요 기여로는 (1) 유연한 컴퓨팅 확장을 위한 비동기 작업 실행 프레임워크를 갖춘 다중 에이전트 아키텍처와, (2) 자가 개선형 가설 생성을 위한 토너먼트 진화 과정이 포함됩니다. 자동 평가 결과는 테스트 시 컴퓨팅 자원의 지속적인 활용이 가설의 질을 향상시키는 데 도움이 됨을 보여줍니다.

비록 이 시스템이 범용적으로 사용될 수 있으나, 우리는 개발과 검증을 다음 세 가지 생의학 분야에 집중하였습니다: 약물 재창출, 새로운 타겟 발견, 그리고 박테리아 진화와 항균제 내성 메커니즘의 설명. 약물 재창출 분야에서는, 이 시스템이 유망한 검증 결과와 함께 후보 물질을 제안하였으며, 임상적으로 적용 가능한 농도에서 in vitro로 종양 억제를 보이는 급성 골수성 백혈병 후보를 포함하였습니다. 새로운 타겟 발견 분야에서는, AI 공동과학자가 간 섬유증에 대한 새로운 후생유전학적 타겟을 제안하여, 항섬유화 활성과 인간 간 세포 오가노이드를 통한 간세포 재생으로 검증하였습니다. 마지막으로, AI 공동과학자는 박테리아 진화에서 새로운 유전자 전달 메커니즘의 병렬 in silico 발견을 통해 미발표 실험 결과를 재현하였습니다.

이와 같이 별도로 동시에 발표된 보고서들에 상세히 기술된 결과들은 생의학 및 과학적 발견을 보완하고, AI에 의해 강화된 과학자들의 새로운 시대를 열 수 있는 잠재력을 보여줍니다.