NEW Anket: Bilimsel Keşif İçin Yapay Zeka Ajanları. Bu, 2026'ya girerken en heyecan verici alanlardan biri. (bunu yer imlerine işaretle) Bu yeni araştırma, dış döngünün hedefleri otomatik olarak evrimleştirdiği, iç döngünün çözümleri optimize ettiği iki seviyeli bir çerçeve olan SAGA'yı (Scientific Autonomous Goal-evolving Agent) tanıtıyor. Bu makale neden bu kadar önemli bir şey? Bilimsel keşif, sadece nasıl optimize edileceğini değil, neyi optimize edeceğini yinelemeyi gerektirir. Bu nesnel evrim döngüsünü otomatikleştirmek, son zamanlarda yapay zeka destekli bilim araştırmalarının çoğunu darboğazlayan bir boşluğu kapatıyor. Nesnel tasarımı tek seferlik bir insan kararı olarak ele almak yerine, SAGA bunu dinamik, özerk bir keşif süreci haline getirir. LLM tabanlı bir planlayıcı yeni hedefler öneriyor. Bir uygulayıcı bunları çalıştırılabilir puanlama fonksiyonlarına dönüştürür. Bir optimizer çözümler arar. Bir analizör sonuçları inceler ve hedeflerin nerede geliştirilmesi gerektiğini belirler. SAGA üç otomasyon seviyesinde faaliyet göstermektedir: > yardımcı pilot modu, bilim insanlarının nesnel evrim üzerinde iş birliği yaptığı > yarı pilot programdır ve bilim insanları analizöre sadece geri bildirim sağlar > hem analiz hem de planlamanın tamamen otomatik olduğu bir otomatik pilot Dört bilimsel alanda sonuçlar: İlaç dirençli K. pneumoniae için antibiyotik tasarımında, SAGA, biyolojik aktivite ile ilaç benzerliği arasında en iyi dengeyi sağlar. Başlangıçlar ya aktiviteyi optimize edemez ya da kimyasal olarak gerçekçi olmayan moleküllerle yüksek aktivite sağlarken, SAGA popülasyon düzeyindeki eğilimleri analiz ederek sentezlenebilirlik cezaları ve metabolik stabilite filtreleri gibi hedefler dinamik olarak ekler. Malzeme tasarımında, SAGA 200 DFT hesaplaması içinde düşük tedarik zinciri riskine sahip kalıcı mıknatıslar için 15 yeni stabil yapı buldu ve MatterGen'i (11 yapı) geride bıraktı. Süper sert malzemeler için, önerilen kristallerin %90'ından fazlası sertlik için gerekli hafif elementler içerir ve bu da deneysel bulgularla uyumludur. DNA dizisi tasarımında, SAGA hücre tipine özgü güçlendirici tasarımında temel değerleri %176'ya kadar aşmaktadır; özgüllükte %48 iyileşme ve motif zenginleştirmede %47 artış sağlar. Kimyasal süreç tasarımında, SAGA yalnızca ürün saflığı için optimize edilmesinin gereksiz derecede karmaşık akış tablolarına yol açtığını belirler, ardından sermaye maliyetleri ve malzeme akışı yoğunluğu için hedefler bağımsız olarak ekler. ...