Grazie all'IA gli studi scientifici parlano fra loro per accelerare le scoperte

Gli articoli scientifici dialogano fra loro, grazie al nuovo programma 'Paper2Agent' che trasforma ogni studio (inclusi testi, dati, grafici e figure) in un agente di intelligenza artificiale interattivo, ovvero una sorta di autore virtuale in grado di spiegare i contenuti dell'articolo e di discuterne con altri agenti IA basati su altrettante pubblicazioni scientifiche. Questa nuova tecnologia, che ambisce a rendere la conoscenza più dinamica per accelerare le nuove scoperte, è pubblicata sulla rivista Nature dai ricercatori dell'Università di Stanford.

"Per quasi tutta la storia dell'umanità, abbiamo rappresentato la conoscenza sotto forma di artefatti estremamente passivi: un tempo le persone incidevano la conoscenza nella pietra, mentre oggi la digitiamo sotto forma di parole su pagine; eppure, in un certo senso, le pagine non rappresentano un grande passo avanti", afferma il coordinatore dello studio, James Zou. "Invece di limitarci ad artefatti passivi, perché non trasformiamo ogni documento statico in un'incarnazione attiva della conoscenza? È un'opportunità per ripensare radicalmente la natura stessa della conoscenza".

Gli articoli scientifici 'parlanti' possono rispondere a domande sul lavoro svolto, applicare i metodi descritti a nuovi dati e persino conversare con altri agenti simili. Prendono vita grazie a un team di agenti di intelligenza artificiale che analizzano meticolosamente il singolo articolo pubblicato, insieme al codice e ai dati associati. Non si limitano a leggere il testo: in un ambiente virtuale, gli agenti simulano la ricerca documentata nell'articolo, spaziando dai reagenti necessari fino alla configurazione e all'esecuzione dell'esperimento, e memorizzano tali conoscenze. Resta centrale il ruolo dei ricercatori in carne e ossa, che possono essere interrogati dagli agenti IA in merito a dettagli come gli esperimenti falliti o le valutazioni soggettive alla base delle scelte sperimentali.

Per dimostrare l'efficacia di questo approccio, Zou e il suo team hanno trasformato in agenti IA due articoli scientifici non correlati tra loro: il primo descriveva uno strumento per prevedere l'impatto delle mutazioni genetiche sul genoma; il secondo illustrava uno studio volto a individuare le varianti genetiche associate al rischio di sviluppare il disturbo da deficit di attenzione/iperattività (Adhd). Una volta trasformati in agenti, i due studi hanno iniziato a individuare i loro punti di contatto: l'agente dedicato alla previsione genomica ha applicato le proprie conoscenze al dataset sull'Adhd, segnalando una variante molecolare in prossimità di un gene associata a un maggior rischio di sviluppare il disturbo, un collegamento che non era mai stato segnalato in precedenza.      

"In passato, se due gruppi di ricerca pubblicavano articoli distinti, dovevano in qualche modo trovarsi a vicenda", osserva Zou. Grazie agli agenti associati agli articoli, queste sovrapposizioni possono emergere spontaneamente, senza la necessità di un laborioso lavoro di ricerca manuale da parte dell'uomo. 

Zou sottolinea che lo scopo è favorire la diffusione del lavoro dei ricercatori originali, non di oscurarne la paternità. Sostiene inoltre che i parametri entro cui gli agenti collaborano e compiono nuove scoperte dovrebbero essere attentamente guidati e monitorati, per garantire che tali collaborazioni diano priorità alla sicurezza e a una ricerca etica.