'과학 연구'를 위한 AI 시스템 10選

AI 연구자들은 당연히 관련된 연구를 직접 수행하고 논문들도 직접 쓰는 사람들이니, 이들이 ‘연구’ 수행에 도움이 되는 AI 시스템을 만들고자 시도하는 건 아주 당연한 일이라고 할 수 있을 겁니다. LLM을 포함해서, 이렇게 ‘연구’를 지원할 목적으로 만들어진 AI 어시스턴트를 활용한다면 과학 연구 수행이 훨씬 더 가속화될 수 있을 텐데요.

이 글에서는 과학 연구를 위해서 고안된 10가지 AI 시스템을 알아보겠습니다:

1. Agent Laboratory: Using LLM Agents as Research Assistants (2501.04227)
   이 프레임웍은 연구 보고서와 코드 저장소를 생성해서 연구자들이 자기가 가진 아이디어를 연구에 쉽고 빠르게 반영할 수 있도록 도와줍니다.

    

2. The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery (2408.06292)
   이 프레임웍은 아이디어의 창출로부터 논문 작성까지의 과학적인 발견 과정을 완전 자동화해서 수행해 줍니다.

3. Learning to Generate Novel Scientific Directions with Contextualized Literature-based Discovery (2305.14259)
   이 프레임웍은, 과학적 문헌을 기반으로 해서 새로운 아이디어를 생성할 수 있도록 해 줍니다.

4. ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models (2404.07738)
   ResearchAgent 프레임웍은 LLM을 활용해서 아이디어 생성, 방법론, 실험의 설계를 자동화하고, ReviewingAgents의 피드백을 활용해서 아이디어를 개선합니다.

5. LLM and Simulation as Bilevel Optimizers: A New Paradigm to Advance Physical Scientific Discovery (2405.09783)
   SGA (Scientific Generative Agent)는 물리학과 분자 설계 분야에서 새롭고도 Coherent한 - 일관성있는 - 해결책을 새로 발견하는데 도움을 줍니다.

6. MLR-Copilot: Autonomous Machine Learning Research based on Large Language Models Agents (2408.14033)
   MLRCopilot은 LLM을 활용해서 머신러닝 연구의 생산성을 극적으로 높여줍니다.

7. SciAgents: Automating Scientific Discovery through Multi-Agent Intelligent Graph Reasoning (2409.05556)
   SciAgents는 지식 그래프, LLM, 멀티 에이전트 시스템을 결합해서 재료 과학 분야의 발견을 가속화하는데 도움을 줍니다.
   

8. Two Heads Are Better Than One: A Multi-Agent System Has the Potential to Improve Scientific Idea Generation (2410.09403)
   이 멀티 에이전트 프레임웍은 과학자들 간의 팀워크를 모방해서 재현하는 방법을 통해서 과학적 아이디어를 더 효과적으로 만들어 냅니다.

9. Chain of Ideas: Revolutionizing Research in Novel Idea Development with LLM Agents (2410.13185)
   Chain-of-Ideas (CoI) 에이전트는 LLM을 기반으로 해서 과학적인 연구를 체인 구조로 조직화해 줍니다.

10. CycleResearcher: Improving Automated Research via Automated Review (2411.00816)
    CycleResearcher와 CycleReviewer로 구성된 이 프레임웍은, 연구 논문 생성과 논문에 대한 Peer Review를 자동으로 수행하도록 해 줍니다.

위의 자료들 외에도, 더 관심있으신 분들은 LLM4SR: A Survey on Large Language Models for Scientific Research (2501.04306)도 한 번 살펴보시면 ‘과학 연구’와 관련된 더 많은 AI 시스템과 프레임웍을 확인하실 수 있습니다.

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