Abstract

Künstliche-Intelligenz-Wissenschaftler sind emergierende rechnerische Systeme, die als kooperative Partner bei der Entdeckung agieren. Diese Systeme sind jedoch schwer zu realisieren, da sie maßgeschneidert sind, an starre Arbeitsabläufe gebunden und über fehlende gemeinsame Umgebungen verfügen, die Werkzeuge, Daten und Analysen zu einem einheitlichen Ökosystem vereinen. In der Omik- Forschung haben integrierte Ökosysteme die Forschung durch die Förderung von Interoperabilität, Wiederverwendbarkeit und gemeinschaftsgetriebene Entwicklung maßgeblich verändert; künstliche-Intelligenz-Wissenschaftler benötigen eine vergleichbare Infrastruktur. Wir stellen ToolUniverse vor, ein Ökosystem zur Entwicklung von künstlichen-Intelligenz-Wissenschaftlern unabhängig von der verwendeten Programmiersprache oder dem zugrundeliegenden Schlussfolgerungsmodell – egal ob offen oder geschlossen. ToolUniverse standardisiert, wie künstliche-Intelligenz-Wissenschaftler Werkzeuge identifizieren und aufrufen, und integriert über 600 maschinelle Lernmodelle, Datensätze, APIs und wissenschaftliche Pakete für Datenanalyse, Wissensabfrage und Experimentdesign. Es passt Werkzeug-Schnittstellen automatisch für die korrekte Nutzung durch künstliche-Intelligenz-Wissenschaftler an, erstellt neue Werkzeuge aus natürlichsprachlichen Beschreibungen, optimiert Werkzeug-Spezifikationen iterativ und verknüpft Werkzeuge zu agilen Arbeitsabläufen. In einer Fallstudie zur Hypercholesterinämie wurde ToolUniverse eingesetzt, um einen künstlichen-Intelligenz-Wissenschaftler zu entwickeln, der einen wirksamen Analogstoff eines Arzneimittels mit günstigen vorhergesagten Eigenschaften identifizierte. ToolUniverse ist als Open-Source-Projekt unter https://aiscientist.tools verfügbar.