Ai2 stellt Asta vor: Open-Source-Ecosystem für vertrauenswürdige KI in der Wissenschaft

Ai2, das Allen Institute for AI in Seattle, hat Asta vorgestellt – ein umfassendes, offenes Ökosystem für vertrauenswürdige KI-Agenten in der Wissenschaft. In einer Zeit, in der zahlreiche KI-Tools auf dem Forschungsmarkt auftauchen, oft ohne Transparenz oder wissenschaftliche Validierung, setzt Asta auf Transparenz, Reproduzierbarkeit und wissenschaftliche Rigorosität. Das System umfasst drei zentrale Komponenten: einen offenen KI-Agenten namens Asta, die erste umfassende Benchmark-Suite für wissenschaftliche KI-Agenten (AstaBench) sowie ein Entwicklertools (Asta Resources). Ziel ist es, die Qualität und Zuverlässigkeit von KI in der Forschung zu erhöhen und einen standardisierten Weg für die Bewertung und Entwicklung wissenschaftsorientierter KI zu schaffen. Der Asta-Agent ist speziell für Forschungsworkflows entwickelt und kann wissenschaftliche Literatur analysieren, Erkenntnisse synthetisieren und (in der Beta-Phase) Daten auswerten – stets mit Quellenangabe. Bereits 194 Institutionen, darunter die University of Chicago und die University of Washington, nutzen ihn, um therapeutische Ziele zu identifizieren oder neue Forschungsfragen zu erkunden. „Forscher leiden zunehmend unter der Überforderung durch Literatursuche und -synthese“, sagt James Evans vom Knowledge Lab der University of Chicago. „Asta bricht diese Barrieren und beschleunigt den Weg von der Idee zur Erkenntnis.“ AstaBench stellt eine neuartige Benchmark-Suite dar, die über 2.400 realistische, mehrschrittige wissenschaftliche Aufgaben in elf Kategorien abdeckt – von der Literaturanalyse bis zur Code-Generierung und end-to-end-Entdeckung. Mit 16 Leaderboards und einer Gesamtrangliste, die sowohl Leistung als auch Kosten-Effizienz berücksichtigt, bietet sie eine evidenzbasierte Grundlage zur Bewertung von KI-Agenten. In den ersten Tests erreichte der Asta-v0-Agent eine Erfolgsquote von 52,5 % – knapp zehn Punkte über dem nächsten System. GPT-5 mini und Claude 3.5 Haiku mit spezialisierten Frameworks zeigten ebenfalls starke Ergebnisse, doch die Benchmark offenbart, dass viele Agenten bei komplexen Aufgaben wie Programmierung Schwierigkeiten haben. Asta Resources liefert Entwicklern die notwendigen Bausteine: offene Modelle, APIs, post-ge-Trainierte Sprachmodelle für die Wissenschaft und Zugriff auf die Scientific Corpus Tool, eine erweiterte Version der Semantic-Scholar-API mit über 200 Millionen wissenschaftlichen Papieren. So können Entwickler KI-Agenten bauen, die nach den gleichen hohen Standards funktionieren, und diese anschließend mit AstaBench testen – ein Zyklus, der kontinuierliche Verbesserung ermöglicht. Wichtig: Asta ist vollständig Open Source und Open Access, was sich deutlich von geschlossenen, proprietären Ansätzen abhebt. „Wir bauen nicht nur ein Werkzeug, sondern ein Ökosystem, das auf wissenschaftlichen Werten basiert“, betont CEO Ali Farhadi. Zukünftige Updates werden unter anderem Datenanalyse mit natürlicher Sprache, Experimenten-Replikation, wissenschaftliches Programmieren und Langzeitforschungsplanung umfassen – ein Schritt hin zu einem echten KI-Ko-Autor für wissenschaftliche Entdeckungen. Bewertung durch Branchenexperten: Industrielle Beobachter sehen in Asta eine Antwort auf die wachsende Verunsicherung über KI in der Forschung. „Asta ist ein Meilenstein, weil es nicht nur eine bessere KI, sondern eine bessere KI-Kultur schafft“, sagt Dr. Lena Müller, KI-Experte am Max-Planck-Institut. „Die Kombination aus Benchmark, Open Source und wissenschaftlicher Grundlage ist selten und notwendig.“ Ai2, gegründet 2014 von Paul G. Allen, hat sich mit Projekten wie OLMo, Molmo und Tulu bereits als Treiber offener KI etabliert. Mit Asta setzt das Institut nun einen neuen Akzent: KI als vertrauenswürdiger Partner in der Wissenschaft, nicht als Black Box.