Autonome Agenten revolutionieren Hypothesenjagd in großen Datensätzen

Mit dem Aufkommen riesiger wissenschaftlicher Datensätze – von Gesundheitsbiobanken über Zellatlasdaten bis hin zu globalen Erdanalysen – eröffnet sich ein neues Feld der explorativen Forschung. In diesem Kontext bezeichnet die Wissenschaftler den Prozess, systematisch durch unzählige Hypothesenräume zu navigieren, „Hypothesenjagd“.

Um diese Suche zu strukturieren, wurde das Framework AScience entwickelt. Es modelliert Entdeckungen als Interaktion zwischen Agenten, Netzwerken und Bewertungskriterien. In der Praxis wird es als ASCollab umgesetzt, ein verteiltes System aus großen Sprachmodellen (LLM), die unterschiedliche Verhaltensweisen aufweisen und eigenständig Aufgaben übernehmen.

Die Agenten organisieren sich zu dynamischen Netzwerken, die kontinuierlich neue Erkenntnisse generieren und diese unter gemeinsamen Qualitätsstandards peer‑reviewen. Durch diese soziale Dynamik werden Ergebnisse entlang der Achsen Vielfalt, Qualität und Neuheit akkumuliert – von der Wiederentdeckung etablierter Biomarker über die Erweiterung bekannter Signalwege bis hin zu völlig neuen Therapieansätzen.

Obwohl die finale Validierung im Labor unverzichtbar bleibt, zeigen Experimente mit Krebsdatensätzen, dass solche agentenbasierten Netzwerke die Hypothesenjagd in großem Maßstab nachhaltig unterstützen können. Diese Entwicklung markiert einen bedeutenden Schritt hin zu automatisierten, kollaborativen Forschungsprozessen, die komplexe Datenlandschaften effizient erschließen.