In april 2025 heeft Sakana AI een opmerkelijke mijlpaal bereikt met de ontwikkeling van The AI Scientist-v2, een volledig autonoom systeem dat zelfstandig wetenschappelijk onderzoek kan uitvoeren. Dit systeem is in staat om het gehele onderzoeksproces te doorlopen: van het formuleren van hypotheses en het ontwerpen en uitvoeren van experimenten tot het analyseren van gegevens en het schrijven van wetenschappelijke artikelen. Een van de gegenereerde artikelen, getiteld “Compositional Regularization: Unexpected Obstacles in Enhancing Neural Network Generalization”, werd geaccepteerd voor presentatie op een workshop tijdens de International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025, waarmee het een van de eerste volledig AI-gegenereerde papers is die een peer-reviewproces heeft doorstaan.
Wat The AI Scientist-v2 onderscheidt van zijn voorganger, is de eliminatie van afhankelijkheid van door mensen geschreven codevoorbeelden. Het systeem maakt gebruik van een innovatieve “agentic tree search”-methodologie, aangestuurd door een speciale experimentmanager-agent. Deze aanpak stelt de AI in staat om effectief te generaliseren over diverse machine learning-domeinen. Bovendien is het AI-reviewcomponent verbeterd door integratie van een Vision-Language Model (VLM) feedbackloop, wat zorgt voor een iteratieve verfijning van zowel de inhoud als de esthetiek van de gegenereerde figuren.
De implicaties van deze ontwikkeling zijn verstrekkend. The AI Scientist-v2 vertegenwoordigt een significante stap richting volledig geautomatiseerde wetenschappelijke ontdekking. Hoewel het systeem momenteel nog beperkingen kent—zoals het feit dat slechts één van de drie ingediende artikelen werd geaccepteerd—wijst deze prestatie op een toekomst waarin AI een centrale rol speelt in het versnellen van wetenschappelijke doorbraken en het vergroten van de productiviteit in onderzoek. De open-sourcing van de code door Sakana AI biedt onderzoekers wereldwijd de mogelijkheid om bij te dragen aan de verdere ontwikkeling van deze technologie.
