Agentische KI für wissenschaftliche Entdeckungen: Ein Überblick

Die Inte­gra­tion agen­ten­basiert­er KI in die wis­senschaftliche Forschung stellt eine neue Gren­ze in der Forschungsautoma­tisierung dar. Diese KI-Sys­teme, die in der Lage sind, Schlussfol­gerun­gen zu ziehen, zu pla­nen und eigen­ständig Entschei­dun­gen zu tre­f­fen, verän­dern die Art und Weise, wie Wis­senschaftler Lit­er­atur­recherchen durch­führen, Hypothe­sen auf­stellen, Exper­i­mente durch­führen und Ergeb­nisse analysieren. Diese Studie bietet einen umfassenden Überblick über Agen­tic AI für wis­senschaftliche Ent­deck­un­gen, kat­e­gorisiert beste­hende Sys­teme und Werkzeuge und hebt die jüng­sten Fortschritte in Bere­ichen wie Chemie, Biolo­gie und Mate­ri­al­wis­senschaft her­vor. Wir erörtern wichtige Bew­er­tungs­maßstäbe, Imple­men­tierungsrah­men und häu­fig ver­wen­dete Daten­sätze, um ein detail­liertes Ver­ständ­nis des aktuellen Stands auf diesem Gebi­et zu ver­mit­teln. Abschließend gehen wir auf kri­tis­che Her­aus­forderun­gen ein, wie z. B. die Automa­tisierung der Lit­er­atur­recherche, die Zuver­läs­sigkeit des Sys­tems und ethis­che Bedenken, und skizzieren kün­ftige Forschungsrich­tun­gen, bei denen die Zusam­me­nar­beit zwis­chen Men­sch und KI und eine verbesserte Sys­temkalib­rierung im Vorder­grund ste­hen.

Quelle: AGENTIC AI FOR SCIENTIFIC DISCOVERY: A SURVEY OF PROGRESS, CHALLENGES, AND FUTURE DIREC- TIONS

Schlussfol­gerun­gen

… Unsere Analyse zeigt, dass frühere Sys­teme zwar in Bere­ichen wie Chemie, Biolo­gie und all­ge­meinen Natur­wis­senschaften gut abgeschnit­ten haben, die Lit­er­atur­recherche jedoch in fast allen Ansätzen eine große Her­aus­forderung darstellt, ins­beson­dere bei Auf­gaben wie der Gener­ierung von Forschungsideen (Baek et al., 2024) und der wis­senschaftlichen Ent­deck­ung (Schmidgall et al., 2025).

So berichteten Schmidgall et al. (2025), dass von den Phasen der Date­nauf­bere­itung, des Exper­i­men­tierens, des Schreibens von Bericht­en und der Erstel­lung von Forschungs­bericht­en die Phase der Lit­er­atur­recherche die höch­ste Fehlerquote aufwies.Ähnlich ver­hält es sich mit ResearchA­gent, das zwar effek­tiv neue Forschungsideen gener­iert, aber nicht in der Lage ist, struk­turi­erte Lit­er­atur­recherchen durchzuführen, die für die Ver­ankerung der gener­ierten Ideen im vorhan­de­nen Wis­sen uner­lässlich sind (Baek et al., 2024).Dieselbe Ein­schränkung wurde auch beim Rah­men­werk The AI Sci­en­tist fest­gestellt (Lu et al., 2024).

Eine weit­ere wichtige zukün­ftige Rich­tung ist die Inte­gra­tion von Kalib­rierung­stech­niken in KI-Agen­ten, um die Genauigkeit und Zuver­läs­sigkeit ihrer Ergeb­nisse bei der wis­senschaftlichen Ent­deck­ung zu verbessern. Durch die Kalib­rierung wird sichergestellt, dass das Ver­trauen des Sys­tems in seine Vorher­sagen mit ihrer tat­säch­lichen Richtigkeit übere­in­stimmt, was in Bere­ichen, in denen viel auf dem Spiel ste­ht, wie z. B. im Gesund­heitswe­sen, von entschei­den­der Bedeu­tung ist. Durch die Ein­beziehung dieser Tech­niken kön­nten KI-Agen­ten zu ver­trauenswürdi­gen und effek­tiv­en Werkzeu­gen für Forsch­er wer­den und die Zuver­läs­sigkeit ihrer Beiträge zur wis­senschaftlichen Forschung erhöhen.