Future House, bilimsel keşif sürecini hızlandırmak amacıyla yapay zekâ (YZ) tabanlı araçlar geliştiren, kâr amacı gütmeyen bir araştırma kuruluşudur. Eski Google CEO’su Eric Schmidt’in desteğiyle kurulan organizasyon, on yıl içinde işlevsel bir "YZ bilim insanı" geliştirmeyi hedeflemektedir. Platform, biyoloji ve diğer karmaşık bilimsel alanlarda araştırmaları otomatikleştirebilecek YZ sistemleri üzerine çalışmalar yürütmektedir. 2024 yılında kurulan Future House’un merkezi Amerika Birleşik Devletleri’nde yer almaktadır.

Kuruluş

Future House’un kurucu ortakları arasında CEO Sam Rodriques ve Bilim Başkanı Andrew White yer almaktadır. Kuruluş bünyesinde teknik ve operasyonel uzmanlardan oluşan çok disiplinli bir ekip görev yapmaktadır. Bu ekipte yer alanlar arasında Sam Cox, Michael Skarlinski, Jon Laurent, Lauren Jaeger, Siddharth Narayanan, James Braza, Michaela Hinks, Ryan-Rhys Griffiths, Tyler Nadolski, Kiki Szostkiewicz, Geemi Wellawatte, Jasmine Dhaliwal, Mayk Caldas, Ludovico Mitchener, Ali Ghareeb, Albert Bou ve Remo Storni bulunmaktadır.

Amaç ve Araştırma Katmanları

Future House’un temel amacı, bilimsel araştırmaları otomatikleştiren ve keşif sürecini hızlandıran bir YZ bilim insanı geliştirmektir. Bu hedef dört katmanda yapılandırılmıştır:

Birinci katman, insanı ve araştırma hedefini (örn. beyin işlevlerinin tam anlaşılması, gen taşıma teknolojileri) içerir.

İkinci katman, hipotez üretimi ve deneysel verilerle model güncellemesi yapan YZ bilim insanıdır.

Üçüncü katman, belirli biyolojik iş akışları için görev yapan YZ bilim asistanlarından oluşur.

Dördüncü katman, AlphaFold gibi öngörüsel modeller, laboratuvar deneyleri ve uygulama programlama arayüzleri (Application Programming Interface – API) gibi YZ araçlarını kapsar.

Platform ve YZ Araçları

Future House, 2025 yılında Crow, Falcon, Owl ve Phoenix isimli dört yapay zekâ aracını içeren ilk platformunu ve API’sini (Application Programming Interface – Uygulama Programlama Arayüzü) duyurmuştur. Bu araçlar araştırmacılara bilimsel literatür taraması, veri madenciliği, literatür karşılaştırması ve deney planlaması gibi alanlarda destek sağlamaktadır.

Crow, genel amaçlı bir literatür tarama ve soru yanıtlama aracıdır.

Falcon, kapsamlı literatür analizleri ve bilimsel veri tabanlarına erişim konusunda uzmanlaşmıştır.

Owl, belirli bir konuda daha önce yapılmış çalışmaları bulmaya odaklanır.

Phoenix, özellikle kimya alanında deney planlaması yapabilen bir araçtır ve Future House’un ChemCrow sistemine dayanır.

Bu araçların tümü, açık erişimli yüksek kaliteli bilimsel yayınlara ve uzmanlaşmış bilimsel araçlara erişim sağlayabilmektedir. Ayrıca çok aşamalı akıl yürütme süreçleriyle her kaynağı ayrıntılı şekilde değerlendirme yetisine sahiptirler. Platform, hem web arayüzü hem de API aracılığıyla araştırmacıların erişimine açıktır.

Araçların Performansı ve Eleştiriler

Crow, Falcon ve Owl, bilgiye erişim doğruluğu ve özetleme yetkinliği bakımından mevcut sınır modelleri geride bırakmış, bazı durumlarda doktora düzeyindeki araştırmacılardan daha yüksek isabet oranları göstermiştir.

Buna karşın Future House, bugüne kadar bu araçlarla bir bilimsel atılım veya özgün bir keşif gerçekleştirmemiştir. YZ sistemlerinin karmaşık bilimsel problemlerdeki güvenilirliği hâlen tartışmalı olup, yanlış veya uydurma bilgi üretme eğilimleri ciddi riskler doğurmaktadır.

Benchmark Çalışmaları ve PaperQA2

Future House, AI modellerinin bilimsel yeterliliğini değerlendirmek amacıyla BixBench adlı biyoinformatik odaklı bir benchmark seti yayımlamıştır. Bu set, 53 senaryo ve 296 araştırma sorusu içermektedir. Claude 3.5 Sonnet ve GPT-4o modelleri bu benchmarkta %17 ve %9 başarı oranlarına ulaşmıştır. Bu sonuçlar, otonom bilimsel keşfin henüz gelişim aşamasında olduğunu göstermektedir.

Öte yandan Future House’un literatür araştırma aracı PaperQA2, RAG-QA Arena’nın bilimsel benchmarkında en yüksek başarıyı elde etmiştir. PaperQA2, sorgu genişletme, kaynak yeniden sıralama ve bağlamsal özetleme gibi çok katmanlı tekniklerle çalışmakta ve bilimsel bilgiye dayalı soruları yanıtlamada yüksek doğruluk göstermektedir.

Gelecek Perspektifi

Future House, yakın gelecekte BixBench kapsamını genişletmeyi, insan performansıyla kıyaslamalı testler yapmayı ve bilimsel muhakeme yeteneğine sahip yeni modeller geliştirmeyi planlamaktadır. Nihai hedef, bilimsel araştırmalarda hipotez üretimi, deney tasarımı, veri analizi ve makale yazımı gibi süreçleri otomatikleştiren bir YZ bilim insanı yaratmaktır. Gelecekte bu sistemlerin, tıp, iklim değişikliği ve yeni teknolojilerin geliştirilmesi gibi alanlarda araştırma süreçlerini hızlandırması beklenmektedir.