Google DeepMind превратила Co-Scientist из генератора гипотез в систему, которая участвует во всём исследовательском цикле. ИИ формулирует идеи, планирует эксперименты, пишет код и протоколы для оборудования, анализирует результаты и готовит научную статью.
В основе Co-Scientist лежат модели Gemini и несколько специализированных ИИ-агентов. Новую версию испытали в материаловедении, биологии и информатике. Степень самостоятельности отличалась: от работы с лаборантами до полностью автоматического эксперимента.
В материаловедении систему связали с полуавтоматической высокотемпературной печью, а Co-Scientist составляла рецепты синтеза. Она предложила более безопасный способ получения двумерного материала, для которого обычно применяют опасное травление. После 25 циклов доработки исследователи получили похожие слоистые структуры, но их атомное строение ещё не подтверждено.
В другом опыте Co-Scientist с первой попытки подобрала рецепты для трёх полупроводниковых плёнок и напрямую управляла оборудованием через Gemini 3 Deep Think. Разработка заняла минуты вместо нескольких дней. Людям всё равно пришлось загружать образцы и исходные вещества, а полученные кристаллы оказались меньше и менее однородными, чем при долгой ручной настройке.
В биологическом эксперименте система создала программу, предсказывающую форму колоний генетически изменённой кишечной палочки при разных концентрациях веществ. Прогноз совпал с неопубликованными результатами лаборатории по трём из четырёх признаков. Однако модель работала только между уже известными условиями и не могла переносить выводы на принципиально новые системы.
Самый автономный опыт прошёл в информатике. Co-Scientist разработала медицинскую ИИ-архитектуру Agent_H. На автоматических тестах она обошла шесть передовых моделей, включая GPT-5 и Claude Opus 5. В слепом сравнении с базовой Gemini 3.1 Pro три врача обнаружили статистически значимое преимущество Agent_H лишь по одному из девяти критериев — снижению риска потенциально вредных ответов.
Отдельный модуль сверяет числовые утверждения в статье с журналами выполненного кода. В проверке 150 автоматически созданных работ доля материалов с выдуманными ключевыми результатами снизилась с 46% до 4%. При этом Co-Scientist всё ещё выборочно подаёт данные и иногда описывает методы, не совпадающие с реальным кодом. Система уже замкнула исследовательский цикл, но автономным учёным пока не стала.
