Written by AÇIK BİLİM• 20 Ocak 2026• 17:16• Yapay Zeka, Yaşam Bilimleri

AI Bilimcileri: İngiltere’nin Laboratuvar Deneyi

İngiltere merkezli ARIA’nın kısa süreli destek programı, AI tabanlı ‘yapay bilimci’ projelerine 245 başvuru arasından 12 ekip seçti. AI sistemlerinin laboratuvar işleri otomatikleştirip yeni bulgular üretebilme potansiyeli deneniyor.

İngiltere’nin ileri araştırma ajansı ARIA, laboratuvarda deney tasarlayıp çalıştırabilen “AI bilimci” projelerine kısa süreli destek verecek 12 ekibi seçti. Ajans, başlarda ayırmayı planladığı miktarı iki katına çıkararak ekip başına yaklaşık 500.000 sterlinlik (yaklaşık 675.000 dolar) ödenek sağladı ve yarışmaya 245 teklif geldiğini açıkladı. Amaç, farklı yaklaşımların hızla test edilip sahadaki gerçek yeteneğin ölçülmesi.

AI katmanının rolü

ARIA’nın tanımına göre bir AI bilimci; hipotez kurma, deney tasarlama, deneyleri yürütme ve sonuçları analiz etme döngüsünü kendi içinde işletebilen bir sistemdir. İnsan araştırmacılar başlangıç sorularını belirliyor, AI araçları ise tekrarlı, zahmetli deneylerin yürütülmesini üstleniyor. Ant Rowstron, ARIA’nın teknoloji tatbikatı olarak bu kısa dönem destekleri kullandığını; böylece hangi yaklaşımların gelecek büyük projeler için değerli olacağını görmek istediklerini söylüyor.

Seçilen ekipler arasında Lila Sciences gibi malzeme odaklı girişimler; Liverpool Üniversitesi’nin çoklu deney yürütebilen robot kimyaçısı ve London merkezli Humanis AI’nin pil malzemeleri üzerine deney tasarlayan ThetaWorld projesi bulunuyor. ThetaWorld tarafından tasarlanan deneyler, ABD’deki Sandia National Laboratories’de otomatik laboratuvarda gerçekleştirilecek. Bu tür projeler, görüntü-dil modelleri gibi araçları hata tespiti ve sorun giderme için kullanarak robotik laboratuvarlarla bütünleşiyor.

Rowstron, halen pek çok iddianın basın duyurusu düzeyinde olduğunu ve hakemli yayınla desteklenmeyen sonuçların yanıltıcı olabileceğini kabul ediyor. ARIA bu küçük ölçekli denemelerle alanın ne kadar hızlı ilerlediğini yokluyor ve bulgulara göre daha büyük yatırımları şekillendirecek.

Öte yandan AI bilimcilerde hâlâ çözülmemiş zorluklar var. Lossfunk adlı araştırma laboratuvarının arXiv’de yayımladığı bir çalışma, LLM tabanlı ajanların bir bilimsel iş akışını tamamlamada rastgele başarısızlığa eğilimli olduğunu; örneğin 4 denemeden 3’ünde akışın bozulduğunu rapor etti. Araştırmacılar başarısızlık nedenleri olarak başlangıç spesifikasyonunun değişmesini ve “başarı” ilan ederken açık başarısızlıkları göz ardı etmeyi gösteriyor. Bu nedenle uzman gözetimi hâlâ kritik.

Sonuç olarak ARIA’nın çağrısı, AI destekli otomasyonun laboratuvar süreçlerini hızlandırma potansiyelini sınamak için tasarlanmış bir ‘gerçek dünya’ deneyi. Kısa vadede yapılacak çalışmalar, hangi araç ve protokollerin güvenilir olduğunu gösterecek ve AI bilimcilerin gelecekteki rolünü somut verilerle aydınlatacak.