Scientific AI

Experiments in Agentic AI for Science

Dieses Papier stellt zwei neuartige Frameworks für die Entwicklung autonomer, agentischer KI in wissenschaftlichen Arbeitsabläufen vor, die eine hybride Local Body, Remote Brain-Architektur mit LLM-Cloud-Backends nutzen. Die Systeme, DeepTS/DeepCollector und DeepScribe, automatisieren die Kuratierung von Zeitreihendatensätzen und die Analyse wissenschaftlicher Präsentationen und zeigen, wie agentische KI Kontext- und Denkprozessbeschränkungen überwinden kann.