斯坦福大学推出AI研究助手Biomni 推动生物医学工作流程革新

斯坦福大学的研究团队正试图通过打造一个全面的、由人工智能驱动的生物医学研究代理，来消除繁琐的科研工作流程！

斯坦福大学的研究团队正式发布了Biomni——一款具备多种技能的人工智能生物医学研究代理。Biomni并非普通的对话机器人，而是一位真正的"协作科学家"，能够设计和执行复杂的科研工作流程。工程学院计算机科学教授、阿尔弗雷德和丽贝卡·林讲席教授、在《科学》杂志上发表Biomni介绍论文的主要作者尤雷·莱斯科维奇（Jure Leskovec）表示。

"如果你把智能体比作一个木匠，那么一个没有工具的木匠只不过是一个能说会道的木匠，"莱斯科维奇解释道，Biomni与流行的生成式人工智能对话机器人有何不同。"有了Biomni，我们给木匠配备了一套工具，这样它就可以真正动手建造了。"

与生俱来的影响力

Biomni的诞生源于一个理念：在使用人工智能代理时，科学家应该能够用简单自然的语言描述研究问题。基于此，研究团队设计了Biomni，使其能够阅读文献、形成假设、选择数据集以及在整个科研工作流程中，使用工具、编写代码、解释结果并提出下一阶段的实验建议。

"Biomni能够理解像'为什么这些患者对药物的反应不同？'这样简单的问题，"曾是Leskovec实验室博士生的Kexin Huang解释道。他最近获得了博士学位，现在领导一家初创公司，致力于将这项技术推向市场。"然后它会深入研究，完成大量的科学基础工作。"

研究团队之所以选择生物医学领域，是因为它具有改善普通人生活的巨大潜力。从对生命的基本理解到治疗各种疾病的新方法，生物医学研究领域的科学突破越快出现越好。

一个实际案例是，一位Biomni用户上传了超过450个文件，这些文件包含连续血糖监测、食物摄入和身体活动数据，并提出了一个简单的问题："分析这些数据，找出有趣且合理的假设。"Biomni仅用了40分钟就完成了数据清理和整合，生成了可视化图表，并识别出了食物摄入和体温之间的关联模式。Leskovec估计，这项工作如果由人工完成，至少需要60个小时。

Biomni还拥有对话机器人无法比拟的另一项优势：它提供完整的引用和工作追踪记录。研究团队认为，Biomni的可追溯性使科学研究更加严谨，也更易于重复验证。

创新加速

Biomni专为生物医学领域而开发。它整合了bioRxiv（一个用于预发表有前景的科学发现早期版本的服务平台）上存储的大量全文公开论文、代码和数据，以识别生物医学研究中常用的软件、工具和数据库。Biomni集成了150种专业的生物医学工具、105个软件包和59个数据库，涵盖bioRxiv定义的全部25个生物医学子领域，从遗传学到神经病学。

Biomni加速了科学构思和创新过程。莱斯科维奇解释道，科学信息与发现速度之间存在反比关系。随着知识、数据和工具数量的增长，创新速度反而放缓了。

造成这种速度放缓的原因很简单。每一项突破背后都凝聚着多年的研究，而这一切都始于一个假设。即便仅仅是提出一个假设，也需要科学家投入大量精力——阅读文献、整理和整合数据集、编写代码，以及寻找尚未探索过的模式，这些都将成为突破性工作的基础。这个过程可能需要数周甚至数月的时间。

莱斯科维奇强调："生物医学科学的障碍不在于智力或想法，而在于技术层面。正是这些繁琐的工作阻碍了创新。Biomni可以在几分钟内完成这项工作。"

人机协作

莱斯科维奇和Huang很快指出，Biomni不会取代人类，但它能使人类专注于科学家的核心价值——构思和判断。虽然Biomni可以快速整合海量信息和数据，并且擅长模式识别，但选择走科学道路仍然需要人类的经验和推理能力。

"而且这种情况将一直持续下去，"Kexin Huang说。"这并非机器要取代科学，而是机器要成为人类研究人员的强大新伙伴。有了Biomni，科学家们就拥有了一个快速且不知疲倦的合作者，使他们能够专注于重要的科学工作。"

Biomni的原型机已被学术界和工业界的10,000多个实验室使用，使其成为生物医学领域应用最广泛的AI合作科学家系统。

"Biomni是我第一个被生物学家广泛应用的研究项目，能够对生物学家的工作方式产生这样的影响，我感到非常欣慰。我期待着Biomni未来的发展。"

参考文献

Autonomous biomedical research with an artificial intelligence agent