sobota, 1 sierpnia 2026

Nowości

Agent AI Biomni ze Stanfordu wspiera już 15 tysięcy naukowców

BadaniaRedakcja nowosci.ai3
Agent AI Biomni ze Stanfordu wspiera już 15 tysięcy naukowców
Fot. King of Hearts, Wikimedia Commons (CC BY-SA 3.0)

Opracowany na Stanfordzie autonomiczny agent AI Biomni doczekał się recenzowanej publikacji w Science i jest już używany przez 15 tysięcy badaczy, którzy zautomatyzowali dzięki niemu ponad 100 tysięcy zadań badawczych.

Spis treści
  1. Co dokładnie robi Biomni
  2. Skala użycia i pierwsze sukcesy
  3. Kontekst szerszego trendu
  4. Co to oznacza dla nauki i dla Polski

Zespół z Uniwersytetu Stanforda opublikował w czasopiśmie Science recenzowaną pracę opisującą Biomni, autonomicznego agenta AI, który samodzielnie planuje i wykonuje eksperymenty biomedyczne. System, dostępny bezpłatnie dla naukowców, zdążył już namieszać w kilku dziedzinach medycyny, zanim jeszcze formalnie przeszedł recenzję.

Co dokładnie robi Biomni

Biomni łączy duże modele językowe z technologią wyszukiwania w bazach wiedzy (RAG) oraz zdolnością do samodzielnego pisania i uruchamiania kodu. W praktyce oznacza to, że system nie działa według sztywnego scenariusza, tylko sam układa plan działania pod konkretne pytanie badawcze, sięga po odpowiednie narzędzia i bazy danych, a potem wykonuje kolejne kroki eksperymentu.

Zamiast czekać na instrukcje krok po kroku, agent otrzymuje pytanie w naturalnym języku i sam decyduje, jakich zasobów użyć. Twórcy porównują go do asystenta laboratoryjnego, który potrafi samodzielnie zaplanować eksperyment, znaleźć potrzebne dane w literaturze naukowej i przeprowadzić analizę bez nadzoru na każdym etapie.

Biomni potrafi zrozumieć proste pytanie w rodzaju: dlaczego ci pacjenci różnie reagują na ten sam lek. Potem zabiera się do pracy i wykonuje sporą część naukowej roboty - Kexin Huang, twórca Biomni, były doktorant w laboratorium Jure'a Leskoveca na Stanfordzie
Jeśli pomyśleć o agencie AI jako o stolarzu, to stolarz bez narzędzi potrafi tylko mówić. Dzięki Biomni dajemy temu stolarzowi zestaw narzędzi, żeby mógł budować - Jure Leskovec, profesor informatyki na Stanfordzie

Skala użycia i pierwsze sukcesy

System od czasu udostępnienia we wczesnej wersji zdążył zebrać społeczność 15 tysięcy naukowców korzystających z niego bezpłatnie. Łącznie zautomatyzowali oni ponad 100 tysięcy procesów badawczych, od priorytetyzacji genów w chorobach rzadkich, przez repozycjonowanie istniejących leków, po analizę mikrobiomu i planowanie klonowania molekularnego.

Najbardziej konkretnym dowodem skuteczności jest wariant Biomni-AD, dostrojony do badań nad chorobą Alzheimera. Zdobył on nagrodę w wysokości miliona dolarów przyznaną przez Alzheimer's Disease Data Initiative, organizację skupiającą dane i finansowanie na rzecz badań nad tą chorobą. To pierwszy tak wymierny efekt pracy agenta, a nie tylko benchmarkowy wynik w publikacji naukowej.

Kontekst szerszego trendu

Biomni wpisuje się w rosnącą falę narzędzi AI mających przyspieszyć odkrycia naukowe. Szef badań w OpenAI, Mark Chen, prognozował niedawno, że sztuczna inteligencja doprowadzi w ciągu najbliższych dwóch lat do odkryć na poziomie Nagrody Nobla, zwłaszcza w biologii i medycynie. Takie zapowiedzi bywają traktowane z rezerwą, ale konkretne przykłady przyspieszenia badań już się pojawiają.

Przykładem jest lek rentosertib opracowywany przez Insilico Medicine, którego czas rozwoju dzięki generatywnej AI skrócono z typowych trzech, czterech lat do 13-18 miesięcy. Biomni idzie o krok dalej niż narzędzia wspierające projektowanie leków, bo obejmuje cały cykl pracy badawczej, od postawienia hipotezy po analizę wyników.

Co to oznacza dla nauki i dla Polski

Dla laboratoriów badawczych, także polskich uczelni medycznych i instytutów, narzędzia typu Biomni obniżają próg wejścia do zaawansowanych analiz, które wcześniej wymagały zespołu specjalistów od bioinformatyki. System jest open source, a interfejs dostępny bezpłatnie, co oznacza, że dostęp do niego nie jest ograniczony do najbogatszych ośrodków.

Jednocześnie autonomiczne agenty badawcze rodzą pytania o odpowiedzialność za błędne wnioski czy nieprawidłowo zaprojektowane eksperymenty, zwłaszcza gdy wyniki mają wpływ na decyzje kliniczne. Publikacja w Science, przechodząca pełną recenzję naukową, ma być odpowiedzią na wątpliwości co do rzetelności systemów, które wcześniej funkcjonowały głównie jako preprinty.

Twórcy zapowiadają dalszy rozwój narzędzia i rozszerzanie liczby obsługiwanych baz danych oraz protokołów badawczych. Kexin Huang, główny autor projektu, założył już firmę mającą komercjalizować technologię, co sugeruje, że Biomni z projektu akademickiego szybko przechodzi w fazę produktu rynkowego.

Udostępnij: