DeepMind Co-Scientist ను ప్రయోగశాలలో అమలుచేసే పరిశోధనా వ్యవస్థగా విస్తరించింది

DeepMind, Co-Scientist ను ఆలోచనా దశ దాటి ముందుకు నెడుతోంది

Google DeepMind తెలిపిన ప్రకారం, దాని AI పరిశోధనా వ్యవస్థ Co-Scientist ఇప్పుడు హైపోథసిస్‌లను రూపొందించడాన్ని మించి, శాస్త్రీయ వర్క్‌ఫ్లోలో పెద్ద భాగంలో పాల్గొంటోంది. ఇందులో ప్రయోగాలను ప్రణాళిక చేయడం, కోడ్ వ్రాయడం, కొన్ని ల్యాబ్ పరికరాలను నడపడం, ఫలితాలను విశ్లేషించడం, మరియు శాస్త్రీయ మాన్యుస్క్రిప్ట్‌ల ముసాయిదాలను తయారు చేయడం ఉన్నాయి. Google దీనిని closed-loop పరిశోధనా ప్రక్రియగా వర్ణిస్తోంది, మరియు 2025 ఫిబ్రవరిలో కంపెనీ ప్రవేశపెట్టిన Co-Scientist వెర్షన్‌తో పోలిస్తే ఇది గణనీయమైన విస్తరణ అని చెబుతోంది.

అందించిన నివేదిక ప్రకారం, కొత్త వ్యవస్థ ప్రస్తుత Gemini మోడళ్లపై నిర్మించబడింది, మరియు ఇది ఒక పరిశోధనా ప్రశ్నను తీసుకుని, దాని నుండి హైపోథసిస్‌లను ఉత్పత్తి చేసి, వాటిని ప్రయోగ ప్రణాళికలుగా లేదా machine-readable ప్రోటోకాల్స్‌గా మార్చి, తరువాత వచ్చిన డేటాను విశ్లేషించి, ఆపై పేపర్-నిడివి అవుట్‌పుట్‌ను రూపొందించేలా రూపకల్పన చేయబడింది. రూపొందించిన వచనంలో ఉన్న సంఖ్యాత్మక దావాలను అది ఉత్పత్తి చేసిన కోడ్ యొక్క execution logs‌తో సరిపోల్చే verification modules కూడా ఈ వ్యవస్థలో ఉన్నాయని Google చెబుతోంది; ఇది కల్పితమైన లేదా అసమంజసమైన ఫలితాలను తగ్గించే ప్రయత్నం.

అది ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే శాస్త్రంలో AI వ్యవస్థల ప్రధాన బలహీనతల్లో ఒకటి నమ్మదగిన భాష మరియు నమ్మదగిన ఆధారం మధ్య ఉన్న ఖాళీ. తాము వ్రాసినదాన్ని అది నిజంగా అమలు చేసిన దానితో, పరిమిత వర్క్‌ఫ్లోలో అయినా, అనుసంధానించగల వ్యవస్థ machine-generated పరిశోధనా అవుట్‌పుట్‌లలోని అత్యంత స్పష్టమైన వైఫల్య రీతుల్లో ఒకదాన్ని పరిష్కరిస్తుంది. ఇది విశ్వాస సమస్యను పూర్తిగా పరిష్కరించదు, కానీ ప్రాక్టికల్ శాస్త్రీయ స్వయంప్రతిపత్తి మొదట ఎక్కడ మెరుగుపడాలో చూపిస్తుంది.

మూడు రంగాలు, మూడు స్థాయిల స్వాయత్తత

ఈ నివేదిక పదార్థ శాస్త్రం, జీవశాస్త్రం, మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్ రంగాల్లో జరిగిన ధృవీకరణ ప్రయత్నాలను వివరిస్తోంది, ప్రతి రంగంలో యంత్ర స్వాతంత్ర్యం వేర్వేరు స్థాయిల్లో కనిపించింది. పదార్థాల పనిలో, Co-Scientist మనుషులు అమలు చేయడానికి synthesis recipes ను ప్రతిపాదించింది. జీవశాస్త్రంలో, నిపుణుల అభిప్రాయంతో prediction pipeline ను నిర్మించింది. కంప్యూటర్ సైన్స్‌లో, Google చెప్పిన ప్రకారం, వ్యవస్థ పూర్తిగా స్వయంగా పనిచేసింది.

ఈ దశల వారీ నిర్మాణం ప్రాధాన్యమైనది. సార్వత్రిక స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన శాస్త్రవేత్తను ప్రకటించడంకన్నా, Google ఒక spectrum ను చూపుతున్నట్టుగా కనిపిస్తోంది: భౌతిక ప్రయోగాలు ఖరీదైనవి మరియు సున్నితమైనవి అయిన సందర్భాల్లో human-guided వినియోగం, నిపుణుల పర్యవేక్షణ ప్రధానంగా కొనసాగే collaborative వినియోగం, మరియు ప్రయోగాత్మక వాతావరణం ఇప్పటికే software-native గా ఉన్న చోట మరింత అధిక స్వాయత్తత. ఈ విభజన AI వ్యవస్థలు సాధారణంగా digital domains లో wet labs లేదా advanced materials facilities కంటే వేగంగా కదలగలవన్న వాస్తవాన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది, అక్కడ timing, contamination, hardware variability, మరియు safety constraints automation‌ను పరిమితం చేస్తాయి.

పదార్థాల ఉదాహరణ ఆశ మరియు పరిమితులను రెండింటినీ చూపిస్తుంది. నివేదిక ప్రకారం, Co-Scientist ను semi-automated అధిక-ఉష్ణోగ్రత furnace తో జత చేశారు, మరియు ఇది ముందు ప్రధానంగా ప్రమాదకరమైన etching ద్వారా తయారైన ఒక కోరుకున్న రెండు-కొలతల పదార్థం వైపు మరింత సురక్షిత మార్గాన్ని గుర్తించింది. 25 రౌండ్ల మనుషుల సవరణ తర్వాత, బృందం లక్ష్య పదార్థాన్ని పోలిన లక్షణాలున్న layered structures ను ఉత్పత్తి చేసింది. అయితే, atomic structure కు తుది ధృవీకరణ ఇంకా పెండింగ్‌లో ఉందని కూడా నివేదిక చెబుతోంది.

ఆ గమనిక ముఖ్యమైనది. ఈ వ్యవస్థ recipe generation ను వేగవంతం చేసి, search space ను తగ్గించి ఉండవచ్చు, కానీ శాస్త్రీయ దావా యొక్క బలమైన రూపం ఇంకా స్థాపించబడలేదు. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, ఈ ఫలితం ప్రక్రియ ప్రదర్శనగా ఆశాజనకమైనది, కానీ లక్ష్య పదార్థం ఉద్దేశించినట్లుగా పూర్తిగా సాధించబడిందనే తుది ఆధారం కాదు.

వేగ లాభాలతో పాటు ప్రాయోగిక మార్పిడులు కూడా వస్తాయి

రెండవ పదార్థాల ప్రయోగంలో, మూడు semiconductor thin films మొదటి ప్రయత్నంలోనే synthesized అయ్యాయని నివేదిక చెబుతోంది. Co-Scientist నేరుగా పరికర నియంత్రణ కోసం Gemini 3 Deep Think ను ఉపయోగించింది, మరియు దీనివల్ల recipe development రోజుల నుంచి నిమిషాలకు తగ్గిందని Google చెబుతోంది. ఈ సమయ తేడా విస్తృత వినియోగంలో కూడా నిలబడితే, R&D లో AI కోసం అత్యంత స్పష్టమైన వాణిజ్య వాదనలలో ఒకదాన్ని ఇది సూచిస్తుంది: ప్రయోగశాల వాతావరణాల్లో ఖరీదైన iteration cycles ను కుదించడం, అక్కడ పరిశోధకులు విధానాలను సర్దుబాటు చేయడానికి ఎక్కువ సమయం ఖర్చు చేస్తారు.

అదే సమయంలో, ఈ ప్రకటనను సూటిగా ల్యాబ్ automation లో బ్రేక్‌థ్రూగా చదవకుండా అడ్డుకునే పలు పరిమితులను నివేదిక గుర్తిస్తోంది. మనుషులు ఇంకా నమూనాలు మరియు precursor materials ను మాన్యువల్‌గా లోడ్ చేయాల్సి వచ్చింది. వేగవంతమైన operating mode, మరింత జాగ్రత్తగా optimized చేసిన recipes తో పోలిస్తే, చిన్నవి మరియు తక్కువ uniform crystals ను ఉత్పత్తి చేసింది. అలాగే, ఈ recipes ఇతర ప్రయోగశాలలకు transfer చేయగలిగే సామర్థ్యం ఇంకా అనుత్తరితంగానే ఉంది.

ఈ వివరాలు ముఖ్యమైనవి, ఎందుకంటే reproducibility పరిశోధనలో నిర్వచించే ప్రమాణం. ఒకే instrument stack, ఒక ల్యాబ్ configuration, మరియు ఒక బృందం పర్యవేక్షణలో బాగా పనిచేసే వ్యవస్థ, అది సాధారణీకరించగలదని ఇంకా చూపలేదు. పరికరాలు, ఆపరేటర్లు, మరియు పర్యావరణ పరిస్థితులు మారినా విధానాలు నిలబడినప్పుడు మాత్రమే శాస్త్రీయ automation మరింత విలువైనదిగా మారుతుంది. recipe transfer ను ఓపెన్ ప్రశ్నగా గుర్తించడం ద్వారా, నివేదిక ఆకర్షణీయమైన ప్రదర్శన మరియు విస్తృతంగా అమలు చేయగల వేదిక మధ్య ఇంకా ఎంత engineering మిగిలి ఉందో పరోక్షంగా హైలైట్ చేస్తోంది.

AI పరిశోధనా మౌలిక సదుపాయాలకు ఈ దశ ఎందుకు ముఖ్యం

ఈ నవీకరణలో అత్యంత కీలకమైన భాగం ఒక్క ప్రయోగం కాకపోవచ్చు. అది హైపోథసిస్ తయారీ, అమలు ప్రణాళిక, పరికర నియంత్రణ, విశ్లేషణ, మరియు మాన్యుస్క్రిప్ట్ తయారీని ఒకే అనుసంధానిత వ్యవస్థలో కలపాలన్న ఆలోచన. ఈ architecture frontier AI developers శాస్త్రీయ సాధనాల తదుపరి దశను ఎక్కడ చూస్తున్నారో సూచిస్తోంది: ఒక researcher కు వేర్వేరు దశల్లో సహాయపడే chatbot గా కాకుండా, ఏది ప్రతిపాదించబడిందో, ఏది నడపబడిందో, మరియు ఏది గమనించబడిందో అనే అంతర్గత రికార్డును ఉంచుతూ పనిని అనేక దశల ద్వారా ముందుకు తీసుకెళ్లగల orchestrator గా.

అలాంటి వ్యవస్థలు పరిపక్వత సాధిస్తే, శోధన స్థలాలు పెద్దవిగా, iteration ఖరీదుగా ఉన్న రంగాల్లో పరిశోధన ఆర్థిక శాస్త్రాన్ని మార్చగలవు. పదార్థ అన్వేషణ, జీవ పరామర్శ, మరియు model design అన్నీ పరిశోధకులు చేతితో పరీక్షించడానికి చాలా ఎక్కువ అవకాశాల కలిగిన రంగాలు. ఎంపికలను త్వరగా తగ్గించి, అమలు చేయగల విధానాలను వ్రాసి, దావా నుండి ఫలితం వరకు ఒక నిర్మిత ట్రయిల్‌ను ఉంచగల సాధనం, పూర్తి స్వాయత్తతను ఎప్పుడూ చేరకపోయినా కూడా విలువైనదిగా మారవచ్చు.

కానీ ఈ ప్రకటన AI science coverage లోని విస్తృత నమూనాలో కూడా సరిపోతుంది: సామర్థ్య విస్తరణ తరచూ స్వతంత్ర ధృవీకరణను మించి పోతుంది. అందించిన నివేదిక ఫలితాలను Google కు ఆపాదిస్తోంది మరియు మూడు విభాగాల్లో ప్రయోగాలను వివరిస్తోంది, కానీ ఇక్కడ బాహ్య పునరుత్పత్తికి సంబంధించిన ఆధారాన్ని ఇవ్వడం లేదు. ఇది ఆ పనిని అమాన్యంగా చేయదు, కానీ దావాలను ఎలా అర్థం చేసుకోవాలో ఆకృతీకరించాలి. అత్యంత బలమైన చదువు ఏమిటంటే, Google మరింత సమగ్ర పరిశోధనా agent ను చూపిస్తోంది, దానికి కొన్ని ప్రయోగాత్మకంగా ఆధారపడిన విజయాలు మరియు కనిపించే పరిమితులు ఉన్నాయి, కానీ సాధారణ ప్రయోజనాల కోసం స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన శాస్త్రవేత్త వచ్చేశాడని కాదు.

• Google చెబుతున్నదాని ప్రకారం, Co-Scientist ఇప్పుడు పరిశోధనా చక్రంలో hypothesis నుండి draft paper వరకు ఎక్కువ భాగాలను నిర్వహిస్తోంది.
• ఈ వ్యవస్థను materials science, biology, మరియు computer science లో వేర్వేరు స్వాయత్తత స్థాయిలతో పరీక్షించారని నివేదిక చెబుతోంది.
• Verification modules, వ్రాయబడిన సంఖ్యాత్మక దావాలను execution logs తో cross-check చేసి కల్పిత ఫలితాలను తగ్గించడానికి ఉద్దేశించబడ్డాయి.
• పునరుత్పాదకత, ఇతర ల్యాబ్‌లకు బదిలీ, మరియు వేగవంతమైన ఆపరేషన్‌కు సంబంధించిన నాణ్యత మార్పిడులపై కీలక ప్రశ్నలు ఇంకా మిగిలే ఉన్నాయి.

AI రంగం కోసం, ఇది ఇంకా ఒక ముఖ్యమైన మార్పే. పోటీ ఇకపై కేవలం ఏ మోడల్ పేపర్లను సారాంశం చేయగలదు లేదా ఆలోచనలను ప్రతిపాదించగలదు అనే విషయం మాత్రమే కాదు. ఇది increasingly ఏ వ్యవస్థలు reasoning ను instruments, data pipelines, మరియు audit చేయగల outputs తో అనుసంధానించగలవు అనే దానిపై ఉంది. ఇక్కడ వివరించిన Co-Scientist, ఆ దిశలో ఒక అడుగు.

ఈ వ్యాసం The Decoder నివేదిక ఆధారంగా రూపొందించబడింది. అసలు వ్యాసాన్ని చదవండి.