Sparking Scientific Creativity via LLM-Driven Interdisciplinary Inspiration
作者: Priyanka Kargupta, Shuhaib Mehri, Dilek Hakkani-Tur, Jiawei Han
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2026-03-12
备注: Code and dataset provided at https://github.com/pkargupta/idea_catalyst
💡 一句话要点
提出Idea-Catalyst框架，利用LLM激发跨学科灵感，辅助科研创新。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 跨学科研究 大型语言模型 科研创新 知识整合 人机协作
📋 核心要点
- 现有科学发现方法侧重于快速实验设计，忽略了跨学科创新所需的探索性和协作性推理过程。
- Idea-Catalyst框架通过识别跨学科见解，辅助人类和LLM进行创造性推理，促进科研创新。
- 实验表明，Idea-Catalyst能有效提高科研成果的新颖性和深刻性，同时保持与原始研究问题的关联。
📝 摘要（中文）
尽管跨学科研究能带来更大和更长期的影响，但大多数研究仍局限于单一领域的学术孤岛。最近基于人工智能的科学发现方法在跨学科研究中显示出前景，但许多方法优先考虑快速设计实验和解决方案，绕过了驱动创造性跨学科突破的探索性和协作性推理过程。因此，先前的工作主要侧重于自动化科学发现，而不是增强科学颠覆背后的推理过程。我们提出了Idea-Catalyst，这是一个新颖的框架，系统地识别跨学科见解，以支持人类和大型语言模型的创造性推理。从一个抽象的研究目标开始，Idea-Catalyst旨在协助头脑风暴阶段，明确避免过早地锚定于特定的解决方案。该框架体现了跨学科推理的关键元认知特征：(a)定义和评估研究目标，(b)了解一个领域的机会和未解决的挑战，以及(c)基于影响潜力战略性地探索跨学科思想。具体而言，Idea-Catalyst将一个抽象目标（例如，改善人机协作）分解为核心目标领域的研究问题，这些问题指导对该领域内进展和开放性挑战的分析。这些挑战被重新定义为领域无关的概念问题，从而可以从解决类似问题的外部学科（例如，心理学、社会学）中检索信息。通过将这些领域的见解综合并重新置于目标领域，Idea-Catalyst按其跨学科潜力对源领域进行排名。经验表明，这种有针对性的整合将平均新颖性提高了21%，深刻性提高了16%，同时保持了对原始研究问题的关注。
🔬 方法详解
问题定义：现有科学发现方法在促进跨学科研究方面存在不足，它们往往侧重于快速生成实验方案和解决方案，而忽略了跨学科创新中至关重要的探索性推理和协作过程。这导致研究人员难以跳出自身领域的局限，难以从其他学科中汲取灵感，从而限制了科研的创新性。
核心思路：Idea-Catalyst的核心思路是通过系统地识别和整合来自不同学科的见解，来激发科研人员的创造性思维。它将抽象的研究目标分解为具体的、领域无关的概念问题，然后从其他学科中寻找解决类似问题的方案，并将这些方案重新应用到原始研究领域，从而产生新的想法和创新。
技术框架：Idea-Catalyst框架包含以下几个主要阶段：1) 目标分解：将抽象的研究目标分解为目标领域的核心研究问题。2) 挑战识别：分析目标领域的研究进展和未解决的挑战。3) 问题抽象：将这些挑战转化为领域无关的概念问题。4) 跨学科检索：从其他学科中检索解决类似问题的方案。5) 见解综合：将检索到的见解综合并重新置于目标领域。6) 领域排序：根据跨学科潜力对源领域进行排序。
关键创新：Idea-Catalyst的关键创新在于其系统化的跨学科知识整合方法。它不仅能够从其他学科中检索相关信息，还能够将这些信息重新置于原始研究领域，从而产生新的想法和创新。此外，该框架还强调了对研究目标的定义和评估，以及对领域内机会和挑战的认知，这些都是跨学科推理的重要组成部分。
关键设计：Idea-Catalyst框架依赖于大型语言模型（LLM）来执行各种任务，例如问题抽象、跨学科检索和见解综合。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM。框架的关键设计在于其领域无关的概念问题表示，这使得它能够从各种不同的学科中检索相关信息。此外，框架还使用了一种基于影响潜力的排序算法来对源领域进行排序，从而确保检索到的信息具有较高的相关性和实用性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Idea-Catalyst能够显著提高科研成果的新颖性和深刻性。具体而言，与现有方法相比，使用Idea-Catalyst框架的研究成果平均新颖性提高了21%，深刻性提高了16%。这些结果表明，Idea-Catalyst是一种有效的跨学科创新辅助工具。
🎯 应用场景
Idea-Catalyst可应用于各种需要跨学科创新的研究领域，例如人工智能、生物医学、环境科学等。它能够帮助研究人员打破学科壁垒，从其他领域汲取灵感，从而加速科研创新。该框架还可用于教育领域，培养学生的跨学科思维能力。
📄 摘要（原文）
Despite interdisciplinary research leading to larger and longer-term impact, most work remains confined to single-domain academic silos. Recent AI-based approaches to scientific discovery show promise for interdisciplinary research, but many prioritize rapidly designing experiments and solutions, bypassing the exploratory, collaborative reasoning processes that drive creative interdisciplinary breakthroughs. As a result, prior efforts largely prioritize automating scientific discovery rather than augmenting the reasoning processes that underlie scientific disruption. We present Idea-Catalyst, a novel framework that systematically identifies interdisciplinary insights to support creative reasoning in both humans and large language models. Starting from an abstract research goal, Idea-Catalyst is designed to assist the brainstorming stage, explicitly avoiding premature anchoring on specific solutions. The framework embodies key metacognitive features of interdisciplinary reasoning: (a) defining and assessing research goals, (b) awareness of a domain's opportunities and unresolved challenges, and (c) strategic exploration of interdisciplinary ideas based on impact potential. Concretely, Idea-Catalyst decomposes an abstract goal (e.g., improving human-AI collaboration) into core target-domain research questions that guide the analysis of progress and open challenges within that domain. These challenges are reformulated as domain-agnostic conceptual problems, enabling retrieval from external disciplines (e.g., Psychology, Sociology) that address analogous issues. By synthesizing and recontextualizing insights from these domains back into the target domain, Idea-Catalyst ranks source domains by their interdisciplinary potential. Empirically, this targeted integration improves average novelty by 21% and insightfulness by 16%, while remaining grounded in the original research problem.