Møt Co-Scientist: Google DeepMinds AI-forskningspartner

Google DeepMind har tatt et forskningsprosjekt de teaset i fjor og gjort det om til et publisert Nature-funn og et faktisk verktøy forskere kan be om tilgang til.

Hva er Co-Scientist

1. mai 2026 publiserte Google DeepMind Co-Scientist-forskningen sin i Nature: et multi-agent AI-system bygget på Gemini som itererer, debatterer og videreutvikler vitenskapelige hypoteser. Systemet gjøres tilgjengelig for enkeltforskere gjennom «Hypothesis Generation» – et eksperimentelt verktøy utviklet på tvers av Google DeepMind, Google Research, Google Cloud og Google Labs. Utrullingen skjer gradvis i ukene fremover, og forskere kan registrere interesse hos Google.

Seks agenter, tre faser

Co-Scientist er ikke én modell, men en koalisjon av spesialiserte agenter organisert i tre faser, styrt av en overordnet "supervisor"-agent som planlegger friformet i stedet for lineært:

Generer idéer: en generation-agent foreslår hypoteser forankret i litteratur og data, mens en proximity-agent grupperer dem for å sikre bredde i søket.

Debatter idéer: en reflection-agent fungerer som "virtuell fagfellevurderer", mens en ranking-agent kjører en "idé-turnering" med parvise sammenligninger og simulerte vitenskapelige debatter.

Videreutvikle idéer: en evolution-agent forbedrer og kombinerer de høyest rangerte hypotesene, og en meta-review-agent syntetiserer alt til et endelig forskningsforslag.

Idé-turneringen som verifiserer påstandene

Rangeringsmekanismen er inspirert av prinsippene bak AlphaGo og AlphaStar, men i stedet for å spille et spill holder agentene vitenskapelige debatter og rangerer hypoteser gjennom et Elo-basert system. Mesteparten av regnekraften går til verifisering: systemet kryssjekker påstander mot litteratur via websøk og spesialiserte databaser som ChEMBL og UniProt, og kan i utvalgte samarbeid også kalle på AlphaFold som verktøy.

Fra prosjekt til konkrete resultater

Co-Scientist er testet med forskere fra over 100 institusjoner. Ved Stanford brukte professor Gary Peltz systemet til å finne omposisjonerte legemidler mot leverfibrose – ett kandidatstoff blokkerte 91 % av en arrdannelsesrespons i laboratorietester, publisert i Advanced Science. Calico Life Sciences bruker det i aldringsforskning, og forskere ved MIT, Cambridge og Edinburgh har brukt det til henholdsvis ALS, smittsomme sykdommer og levermekanismer. En bedriftsversjon testes også med blant andre Daiichi Sankyo, Bayer Crop Science og amerikanske nasjonale laboratorier.

Sikkerhet og begrensninger

DeepMind har kjørt interne og eksterne sikkerhetsevalueringer, inkludert spesifikke vurderinger av misbrukspotensial innen kjemiske, biologiske, radiologiske og nukleære domener (CBRN), og bygget egne klassifikatorer for å flagge uetiske forskningsmål. Selskapet understreker selv at Co-Scientist er ment som en partner i forskningen, ikke en erstatning for vitenskapelig eller klinisk ekspertise – brukerne er selv ansvarlige for beslutninger basert på systemets forslag.

Oppsummering

Co-Scientist er et multi-agent-system fra Google DeepMind, bygget på Gemini, for strukturert vitenskapelig resonnering og hypotesegenerering – nå med et publisert Nature-funn og reelle laboratorieresultater i ryggen. Siden lanseringen er nesten to måneder gammel per skrivende stund, er dette mer en statusoppdatering enn en fersk nyhet. Se også Co-scientist innen helseforskning for en dypere gjennomgang av de helsefokuserte brukstilfellene, og Gemini Spark for andre Google AI-agentlanseringer.

Ressurser

• Co-Scientist – Google DeepMind – originalkunngjøringen
• Nature-artikkelen – den fagfellevurderte publikasjonen
• Gemini for Science – Google I/O 2026 – konteksten rundt lanseringen