

Sciagentsdiscovery
簡介 :
SciAgentsDiscovery 是一個利用多智能體系統和大規模本體知識圖譜,自動化科學研究的系統。它通過整合大型語言模型、數據檢索工具和多智能體學習系統,能夠自主生成和完善研究假設,揭示潛在的機制、設計原則和意外材料屬性。該系統在生物啟發材料領域展示了其跨學科關係的發現能力,超越了傳統人類驅動的研究方法。
需求人群 :
SciAgentsDiscovery 適合科研人員和材料科學家使用,因為它能夠提供自動化的研究假設生成和驗證,加速新材料的發現過程,同時為現有研究提供批判性和改進意見。
使用場景
在生物啟發材料領域,通過連接'絲'和'能源密集型'等關鍵詞,提出新的研究假設。
通過智能系統自主生成的研究假設,指導進一步的科學探索。
利用系統生成的詳細文檔,為材料設計和屬性提供深入見解。
產品特色
利用大規模本體知識圖譜組織和連接不同的科學概念。
集成大型語言模型和數據檢索工具。
多智能體系統具備現場學習能力。
自動化生成和完善研究假設。
揭示材料的潛在機制和設計原則。
模塊化整合,實現材料發現和加速先進材料開發。
通過'群體智能'類似生物系統的方式,提供新材料發現的新途徑。
使用教程
1. 安裝必要的GraphReasoning包和API。
2. 從GitHub克隆SciAgentsDiscovery倉庫。
3. 運行Notebooks目錄下的Jupyter筆記本文件。
4. 根據需求選擇非自動化或自動化多智能體框架。
5. 使用AutoGen生態系統進行自動化多智能體模型的實現。
6. 利用系統生成的研究假設進行進一步的科學探索和實驗驗證。
7. 分析系統提供的詳細文檔,提取關鍵信息和研究假設。
8. 根據系統反饋,調整研究方向和實驗設計。
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