de.wedoany.com-Bericht: Bei der NVIDIA GTC-Konferenz 2026 in San Jose, USA, standen KI-Agentensysteme im Fokus der Innovation in den Lebenswissenschaften. NVIDIA-CEO Jensen Huang stellte in seiner Keynote insbesondere OpenClaw vor, einen KI-Assistenten, der sich von einem persönlichen Projekt zu einem schnell wachsenden Open-Source-Tool entwickelt hat.
KI-Agentensysteme werden von Forschern für spezifische Szenarien angepasst, um die biologische Forschung zu revolutionieren. Dr. Andrew Beam, CTO von Lila Sciences, wies darauf hin, dass wissenschaftliche Entdeckungen einer Validierung bedürfen und Experimente ein entscheidender Schritt seien. Er sagte: „Wenn es um die Entdeckung neuen Wissens geht, muss man es überprüfen. In der Wissenschaft nennen wir das Experiment.“ Das Ziel von Lila sei es, autonome Labore aufzubauen, um die wissenschaftliche Methode zu erweitern.
Dr. Marinka Zitnik von der Harvard Medical School betonte, dass KI-Agenten mit Nasslaboren verbunden sein müssen, um Literaturverzerrungen zu überwinden. Sie sagte: „95 % der Publikationen in den Lebenswissenschaften konzentrieren sich auf die 5000 am intensivsten erforschten menschlichen Gene. Wenn unsere KI-Agenten nur die Literatur lesen, sind die Hypothesen, die sie generieren können, begrenzt.“ Rory Kelleher von NVIDIA fügte hinzu, dass der Zugang zu Spitzentechnologie entscheidend sei, um führend zu bleiben.
Auf der GTC demonstrierten mehrere KI-Agentensysteme ihre Anwendungen im Bereich der Lebenswissenschaften. Kosmos, entwickelt von Edison Scientific, kann Hunderte von Forschungsaufgaben parallel ausführen und Monate Arbeit auf einen Tag komprimieren. Dr. Andrew White, CTO von Edison, erklärte: „Der Vorteil eines KI-Wissenschaftlers besteht darin, dass er die Anzahl der Werkzeugnutzer von der Menge der erledigbaren Arbeit entkoppelt.“ Kosmos habe bereits mehrere Entdeckungen gemacht, einschließlich der Identifizierung von Mechanismen des neuronalen Alterns.
Forscher der Stanford University und der Princeton University stellten LabOS vor, ein erweitertes Realitätsbetriebssystem für KI, das rechnerische Schlussfolgerungen mit physikalischen Experimenten kombiniert. Das System verbindet multimodale KI-Agenten, intelligente Brillen und Roboter, um die Reproduzierbarkeit von Experimenten zu verbessern. Gleichzeitig kündigte Latent Labs Latent-Y an, einen KI-Agenten, der aus Textaufforderungen therapeutische Antikörper entwirft und dabei 56-mal schneller ist als herkömmliche Methoden. Dr. Simon Kohl, CEO von Latent Labs, sagte: „Das Spannende an der Wissenschaft ist, dass uns die Ideen fast nie ausgehen. Wir sind durch Labore und praktische Möglichkeiten eingeschränkt.“
Dyno Therapeutics stellte auf der GTC Dyno Psi-Phi für das Design von Proteinbindern vor. Dr. Eric Kelsic, CEO des Unternehmens, erklärte, dass Agenten für automatisiertes Therapiedesign die Kosten senken und Patienten mehr Optionen bieten könnten. Dr. Sam Sinai von Dyno Therapeutics sagte: „Mit Psi-Phi demokratisieren wir wirksame Filter und führen gleichzeitig Modelle ein, die eine größere Vielfalt generieren und sich natürlich mit Hochdurchsatz-Experimenten kombinieren lassen.“ Diese KI-Agentensysteme entwickeln sich zu Schlüsseltechnologien für wissenschaftliche Entdeckungen und helfen Forschern, Innovationen zu beschleunigen.
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