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OpenScience – AI 기반 연구 워크벤치

소개

• 데스크톱, 웹 기반 또는 명령줄 애플리케이션으로, 간단한 영어로 과학적 작업을 설명할 수 있습니다. 내장된 연구 에이전트가 작업을 계획하고, 문헌을 검색하며, 코드(Python, R, shell)를 작성 및 실행하고, 로컬 또는 원격 컴퓨팅 리소스에서 실험을 수행한 뒤 최종 보고서를 생성합니다. 모든 단계가 로그로 기록되므로 에이전트가 정확히 무엇을 수행했는지 검토할 수 있습니다.

주요 기능

기능	작동 방식
문헌 검토	PubMed, arXiv, ChEMBL, UniProt 등의 데이터베이스를 검색하고 인용된 증거를 반환합니다.
데이터 분석	파일을 읽고, 정리/시각화 스크립트를 생성하며, Python/R 커널에서 실행하고, 그림과 재현 가능한 코드를 저장합니다.
실험 재현	주장을 입력받아 전제 조건을 수집하고, 사용자의 하드웨어(또는 Slurm/SSH 클러스터)에서 동일한 분석을 실행하여 결과를 비교합니다.
컴퓨팅 오케스트레이션	로컬 커널을 사용하여 빠른 작업을 수행하며, Modal, SSH 호스트 또는 HPC 스케줄러(Slurm, PBS)로 작업을 분산할 수 있습니다.
스킬 라이브러리	생물학, 화학, 물리학, ML, 데이터 엔지니어링 등에 대한 절차적 지식을 포함하는 200개 이상의 '스킬'이 사전 번들되어 있습니다. 사용자는 TypeScript SDK를 통해 사용자 정의 스킬이나 플러그인을 추가할 수 있습니다.
모델 유연성	자체 LLM API 키를 사용하거나, 로컬 모델(Ollama, LM Studio)에 연결하거나, 관리형 'Ace' 서비스를 사용할 수 있습니다.
권한 모델	파일 읽기/쓰기 및 네트워크 호출에 대한 세밀한 권한 부여; 위험한 작업은 명시적인 승인이 필요합니다.

설치 및 사용법

• 데스크톱 앱 – macOS, Windows, Linux용 설치 프로그램 다운로드(자동 업데이트).
• CLI – npm i -g @synsci/openscience 후 openscience 실행. npx synsci 또는 curl-pipe 설치 프로그램을 통해서도 실행 가능합니다.
• 첫 실행 예시:

  openscience ~/research/my-project
  # 자연어로 지시사항 입력, 예:
  Inspect data/samples.csv for missing values, save a quality report and plot in results/.
  

• openscience run "Review the analysis plan"과 같은 명령어로 단일 작업 스크립트를 작성할 수 있습니다.

확장성

• 플러그인 및 사용자 정의 에이전트 – TypeScript SDK(OpenAPI 계약에서 생성)를 통해 구현.
• NVIDIA BioNeMo 어댑터 – 단백질 설계 작업을 위한 10개의 사전 구성된 엔드포인트(예: DiffDock, OpenFold). 자체 NVIDIA API 키가 필요합니다.
• 스킬 생성 – 스킬 디렉토리에 새로운 절차를 추가합니다. 저장소에는 기여 방법에 대한 문서가 포함되어 있습니다.

벤치마크

• Terminal-Bench Science(성공률 75.7%), BiomniBench-DA(점수 82.2), Terminal-Bench 4.0의 과학 하위 집합(10/14)에서 평가되었습니다. 벤치마크 및 추적 로그는 별도의 benchmarks-openscience 저장소에 있습니다.

문서 및 커뮤니티

• 퀵스타트, 워크플로우, 권한, 자동화(JSON 출력, SDK) 및 문제 해결을 다루는 전체 문서는 openscience.sh/docs에서 확인할 수 있습니다.
• Apache 2.0 라이선스로 오픈소스화되었으며, GitHub 이슈 및 풀 리퀘스트를 통해 기여를 받습니다.

결론 OpenScience는 LLM 기반의 계획 수립과 실제 과학 도구(shell, Python/R, HPC, 데이터베이스 커넥터)를 결합한 진정한 오픈소스 AI 연구 보조 도구입니다. 과학 연구의 지루하고 재현성이 필요한 부분을 자동화하는 동시에, 연구자가 해석과 판단에 대한 통제권을 유지할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

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위의 모든 정보는 저장소의 README에서 직접 가져온 것입니다.