OpenAI, PerturbAI et Scripps Research ont utilisé près de 2 000 agents IA pour analyser des données de cerveau de souris en 32 minutes. Ces agents s’appuyaient sur GPT-Rosalind, un modèle dédié aux sciences de la vie, et les résultats n’ont pas encore été évalués par les pairs.
GPT-Rosalind, le modèle d’OpenAI, a servi de moteur à un processus d’analyse réparti dans lequel chaque agent IA examinait une modification d’un seul gène. Les agents ont étudié les réponses cellulaires, exploré la littérature scientifique et proposé des explications, puis leurs rapports ont été réunis dans un atlas de raisonnement.
PerturbAI a constitué le jeu de données sous-jacent en désactivant des gènes un par un chez des souris et en mesurant les effets sur les cellules cérébrales. Lors de tests à l’aveugle, les experts ont préféré les rapports produits par plusieurs agents aux versions issues d’un seul agent dans 75 % des cas.
L’atlas de raisonnement est disponible sur GitHub, et le jeu de données sous-jacent sur Hugging Face. Pour les entreprises qui développent des outils d’IA destinés aux sciences de la vie, ces ressources permettent d’examiner cette approche, mais les explications biologiques proposées restent des pistes de recherche plutôt que des découvertes établies.
Répartir l’analyse entre de nombreux agents pourrait aider les équipes de recherche à explorer davantage de publications scientifiques qu’avec un seul agent.
L’atlas et le jeu de données publics donnent aux concepteurs d’outils pour les sciences de la vie des ressources pour évaluer cette approche.
Les résultats n’ont pas encore été évalués par les pairs : la valeur des explications biologiques proposées reste donc à démontrer.
Rédigé automatiquement par la rédaction de Made in 10 à partir de la source ci-dessus.
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