NeurIPS 2025:
AI Co-Scientist 및 Agentic Reasoning
NeurIPS 2025에서는 AI Co-Scientist와 Agentic Reasoning 연구가 자율적 과학 발견의 핵심 동향으로 부상했습니다. AI는 단순 도구를 넘어 계획, 추론, 검증, 반복 학습을 통해 '과학자처럼' 행동하는 시스템으로 진화 중입니다.
컨퍼런스 전반에 걸쳐 Agentic AI(자율 에이전트)의 추론 능력 강화 및 과학 도메인(생물학, 의학, 물리학 등)에서의 검증 가능하고 창의적인 문제 해결 연구가 급증했습니다. 특히 'AI for Science' 및 'NORA' 워크숍에서 AI Co-Scientist 개념이 핵심 주제로 다뤄졌으며, 이는 LLM, 멀티에이전트, RAG의 결합을 통해 환각 감소와 장기 추론을 실현하는 것을 목표로 합니다.
주요 연구 동향
AI Co-Scientist 시스템의 자율 발견 능력 강화
가설 생성, 실험 설계, 결과 해석, 논문 작성까지 자율 수행하는 시스템 부상. 멀티에이전트 시스템의 역할 분담(planner, retriever, critic) 및 검증 가능한 보상을 통해 AI의 과학적 창의성과 검증 가능성을 테스트하는 연구가 주를 이룹니다.
Agentic Reasoning과 Agentic RAG의 과학 적용
자율 에이전트의 반복적 검색, 추론, 수정 루프를 수행하는 Agentic RAG가 생물의학, 단백질 설계 등에서 지식 격차 해소 및 복잡한 Multi-hop Reasoning을 지원하며 강화학습과의 결합이 가속화되고 있습니다.
벤치마크·데이터셋 중심 평가
MLR-Bench, OpenDiscovery 등 신규 벤치마크를 통해 AI Co-Scientist의 재현성, 창의성, 견고성을 객관적으로 측정하는 데 중점을 둡니다.
도메인 특화 Agentic 시스템
단백질 설계(Agent Rosetta), 임상 연구 등 특정 분야에서 Agentic Reasoning의 실용성을 입증하며 전문가 보조 잠재력을 확인했습니다.
관련 주요 연구 자료
NeurIPS 2025에서 소개된 핵심 논문 및 워크숍 요약
MLR-Bench: Evaluating AI Agents on Open-Ended Machine Learning Research
A Verifiable, Creative Science Problem-Solving Dataset
Protein Design with Agent Rosetta
Search-MM: Benchmarking Multimodal Agentic RAG
AI for Science & NORA Workshop
지식 그래프와 에이전틱 시스템의 상호작용 및 AI 과학 발견의 한계와 잠재력을 논의하는 핵심 플랫폼입니다. AI가 인간 과학자의 협력자로서 진화하는 미래 방향성을 제시합니다.
Conclusion
NeurIPS 2025의 AI Co-Scientist와 Agentic Reasoning 연구는 자율적, 검증 가능한, 멀티에이전트 기반 과학 발견으로 요약됩니다. 이는 AI가 단순 도구를 넘어 '협력하는 과학자'로 진화하는 중요한 전환점입니다.