synthetic-sciences/openscience

OpenScience – AI搭載の研究ワークベンチ

概要

• デスクトップ、Webベース、またはコマンドラインアプリケーションで、簡単な英語で科学的タスクを記述できます。内蔵の研究エージェントが作業を計画し、文献を検索し、コード（Python、R、shell）を作成・実行し、ローカルまたはリモートの計算リソースで実験を実行し、最終的にレポートを作成します。すべてのステップがログに記録されるため、エージェントが正確に何を行ったかを確認できます。

主な機能

機能	仕組み
文献レビュー	PubMed、arXiv、ChEMBL、UniProtなどのデータベースを検索し、引用された証拠を返します。
データ分析	ファイルを読み取り、クリーニング/可視化スクリプトを生成し、Python/Rカーネルで実行し、図と再現可能なコードを保存します。
実験の再現	主張を受け取り、前提条件を収集し、お使いのハードウェア（またはSlurm/SSHクラスター）で同じ分析を実行して結果を比較します。
計算オーケストレーション	ローカルカーネルを使用して迅速なジョブを実行します。Modal、SSHホスト、またはHPCスケジューラ（Slurm、PBS）へディスパッチ可能です。
スキルライブラリ	生物学、化学、物理学、ML、データエンジニアリングなどの手続き型知識を含む200以上の「スキル」がプリバンドルされています。ユーザーはTypeScript SDKを介してカスタムスキルやプラグインを追加できます。
モデルの柔軟性	独自のLLM APIキーを持ち込むか、ローカルモデル（Ollama、LM Studio）に接続するか、管理された「Ace」サービスを使用できます。
権限モデル	ファイルの読み書きやネットワーク呼び出しに対するきめ細かな許可設定。リスクの高いアクションには明示的な承認が必要です。

インストールと使用方法

• デスクトップアプリ – macOS、Windows、Linux用のインストーラーをダウンロード（自動更新）。
• CLI – npm i -g @synsci/openscience を実行し、openscience を使用します。npx synsci やcurlパイプインストーラー経由でも実行可能です。
• 初回実行例：

  openscience ~/research/my-project
  # 次に自然言語で指示を入力します。例：
  Inspect data/samples.csv for missing values, save a quality report and plot in results/.
  

• openscience run "Review the analysis plan" のようなコマンドで、単発のアクションをスクリプト化できます。

拡張性

• プラグインとカスタムエージェント – TypeScript SDK（OpenAPIコントラクトから生成）を介して作成。
• NVIDIA BioNeMoアダプター – タンパク質設計タスク用の10個の事前設定済みエンドポイント（例：DiffDock、OpenFold）。独自のNVIDIA APIキーが必要です。
• スキルの作成 – スキルディレクトリに新しい手順を追加します。リポジトリには貢献方法に関するドキュメントが含まれています。

ベンチマーク

• Terminal-Bench Science (成功率75.7%)、BiomniBench-DA (スコア82.2)、Terminal-Bench 4.0の科学サブセット (10/14) で評価済み。ベンチマークとトレースログは別の benchmarks-openscience リポジトリにあります。

ドキュメントとコミュニティ

• クイックスタート、ワークフロー、権限、自動化（JSON出力、SDK）、トラブルシューティングを網羅した完全なドキュメントは openscience.sh/docs にあります。
• Apache 2.0ライセンスでオープンソース化されており、GitHubのissueやプルリクエストを通じて貢献を受け付けています。

結論 OpenScienceは、LLM主導の計画と実際の科学ツール（shell、Python/R、HPC、データベースコネクタ）を組み合わせた、真のオープンソースAI研究アシスタントです。科学研究における退屈で再現性の必要な部分を自動化しつつ、研究者が解釈と判断の主導権を維持できるようにすることを目的としています。

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上記の情報はすべて、リポジトリのREADMEから直接引用しています。