본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 과학적 발견을 가속화하는 방법, 특히 새로운 가설 생성이라는 연구 초기 단계에 초점을 맞추고 있다. 기존의 자동 가설 생성 연구는 다중 에이전트 프레임워크나 테스트 시간 계산 확장에 집중했지만, 투명성과 인간의 개입을 효과적으로 통합하는 방법은 부족했다. 이에 본 논문에서는 연구자들이 LLM 기반 과학적 아이디어 생성을 활용할 수 있도록 설계된 오픈소스 플랫폼인 IRIS(Interactive Research Ideation System)를 제안한다. IRIS는 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)을 통한 적응형 테스트 시간 계산 확장, 세분화된 피드백 메커니즘, 쿼리 기반 문헌 종합 등의 혁신적인 기능을 통합하여 연구자들에게 더 큰 제어력과 통찰력을 제공한다. 다양한 분야의 연구자들을 대상으로 사용자 연구를 수행하여 시스템의 효과성을 검증했으며, 코드를 공개했다.
