Das Framework für wissenschaftliche KI-Agenten (Sci-Agenten) bietet eine strukturierte und vergleichbare Bewertungsgrundlage für moderne, autonome Systeme in Forschung und Entwicklung. Ziel ist es, die Leistungsfähigkeit, Innovationskraft und Zuverlässigkeit von Sci-Agenten anhand zentraler Kriterien umfassend und objektiv zu beurteilen.
Die Matrix enthält dafür 13 Schlüssel-Kriterien, die den gesamten Lebenszyklus und den Einsatzkontext wissenschaftlicher KI abdecken – von der Verarbeitung riesiger Datenmengen und der autonomen Generierung von Forschungshypothesen bis hin zu ethischen Aspekten, Ressourceneffizienz und Interoperabilität. Jedes Kriterium wird auf einer Skala von 1 (sehr niedrig) bis 5 (sehr hoch) bewertet und kann durch praxisnahe Beispiele konkretisiert werden.
Ein besonderes Augenmerk liegt auf innovativen und wissenschaftsspezifischen Aufgaben wie der Integration multimodaler Datenquellen, der Qualität und Verfügbarkeit wissenschaftlicher Daten sowie Transparenz, Erklärbarkeit und fundamentalen Grenzen (z. B. dem Einfluss mathematischer Limitationen wie des Gödelschen Unvollständigkeitssatzes). Hinzu kommen Nachhaltigkeit, Kompatibilität mit existierenden Forschungsökosystemen und die Fähigkeit zur Mensch–KI-Kollaboration.
Das Framework ermöglicht so nicht nur eine transparente Bewertung existierender Sci-Agenten, sondern auch einen gezielten Vergleich verschiedener Systeme und die Ausweisung von Entwicklungsfeldern für zukünftige Generationen wissenschaftlicher KI.
Bewertungsmatrix für wissenschaftliche KI-Agenten (Sci-Agenten)
Skalenwert Bedeutung
