رغم التقدم في الذكاء الاصطناعي العلمي، ما زال يُعاني من غياب إطار متماسك لذكاء عام علمي (SGI) – أي القدرة على تصور وتحقيق وتميّز منطقياً عبر مجالات علمية متنوعة بشكل مستقل. نقدّم تعريفاً عملياً لذكاء عام علمي مبني على نموذج الاستقصاء العملي (PIM: التفكير المُتأنّي، التصور، الفعل، الإدراك)، ونُنفّذ هذا التعريف من خلال أربع مهام مُتماشية مع مهنيي العلماء: البحث العميق، توليد الأفكار، التجارب الجافة/الرطبة، والاستدلال التجريبي. يتكوّن مختبر SGI من أكثر من 1000 عينة مُختارة بعناية من قبل خبراء ومتعددة التخصصات، مستوحاة من الأسئلة الكبيرة الـ125 المطروحة في مجلة "ساينس" (Science)، مما يتيح تقييماً منهجياً للنماذج الحديثة ذات التوسع الكبير (LLMs). تُظهر النتائج فجوات مهمة: معدل مطابقة دقيقة منخفض (10–20%) في البحث العميق رغم التوافق على مستوى الخطوات؛ أفكار تفتقر إلى الجدوى والتفاصيل؛ تنفيذ كود عالي لكن دقة النتائج المنفّذة منخفضة في التجارب الجافة؛ انخفاض في دقة التسلسل في البروتوكولات الرطبة؛ وتحديات مستمرة في التفكير المقارن متعدد الوسائط. كما نقدّم تقنية التعلم المعزّز في وقت الاختبار (TTRL)، التي تحسّن مكافآت الإبداع المدعومة باسترجاع البيانات أثناء الاستدلال، مما يعزّز إبداع الفرضيات دون الحاجة إلى إجابة مرجعية. جمعاً، فإن التعريف القائم على نموذج PIM، والمختبر المتمحور حول سير العمل، والرؤى التجريبية التي قدمناها، تُشكّل أساساً لأنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على المشاركة الحقيقية في الاكتشاف العلمي.