科学发现需要在广阔的搜索空间中发挥智慧、毅力和偶然性。如今，顶尖的科学能力仍然是孤立的——一个用于生物分析的人工智能系统，另一个用于临床推理、数学推导或材料模拟——并且没有预先设计的团队能够预测问题所需的每一项技能。 Science Earth 是一个行星规模的科学运行时，其中任何功能（模拟集群、湿实验室机器人、验证引擎、单细胞管道）都可以连接到任何其他功能，协作结构从问题本身中产生。其底层 EACN 协议让功能能够相互发现、协商任务所有权并在不兼容的证据标准上进行裁决，而无需事先知道谁将与谁会面。这将组织挑战从工作流程设计转变为开放式连接。两次运行在结构不同的条件下验证了这一点。在一项跨太平洋高阶 Kuramoto 同步研究中，智能体在 30 分钟内识别并纠正了奥特-安东森分析理论中的闭合比假设，该假设在洛伦兹极限之外失败。在 4.88M 细胞 Kang 2024 泛癌图谱上运行的八代理单细胞中，异质性功能在 64.9 小时的窗口内与一个结构性外部指令相结合，产生了三个新的结果层，并将结果锚定于针对相邻 CCR8-TIGIT+ Treg 子集的独立湿实验室研究。这些案例是初步的实证解读，而不是基准扫描。他们表明，当人工智能能力真正可连接并且协调从问题中出现时，科学推理就变成了一个分布式的、自我纠正的过程——这是将人工智能原生发现扩展到地球的一步。
图 4：EACN 上的八个智能体协作：干实验室起源和并行湿实验室锚定。 T0\mathrm{T}_{0} = 2026-05-10 21:31 UTC++08:00; 64.9 小时；跨主分支和 8 个代理分支有 488 次提交（487 次代理分支提交）。 a、本地EACN总线上的协作拓扑；节点区域 ∝\propto 提交计数。 BioSci，集成中心；理念，诚信审计监督者。 b、提交流；阴影带，26.8 小时隔夜间隙。明星、BioSci 里程碑；红色菱形，CompBio 在 T0+≈53\mathrm{T}_{0}+{\approx}53 h 时自我报告的小批量 kNN 偏差。 c，自我修正网络：四个撤回和三个干管道错误通过三个检测器类别下降到四个治理工件。 d、手稿跨越33个版本的演变；仅步进跳跃 (v3.0) 是外部触发的。 e，Kang 2024 上的 Atlas 规模 REAL τ\tau 分数（n=4,888,651n=4{,}888{,}651 个细胞）；虚线，定理 1 可检测性下限。 T/NK ⋅\cdot 平坦 (τ=9.04\tau{=}9.04, P=1.000P{=}1.000) 被固定在地板上，并由同一单元格上的分层 REAL 进行救援 (τ=84.61\tau{=}84.61, P=0.005P{=}0.005)。 f，综合图谱的 UMAP，由八个细胞类型区室着色。 g，虚线轮廓，湿实验室 TIGIT+ CCR8- Treg 子集（通过 CCR8 缺失与 TIGIT+ CCR8+ eTreg 区分开）。 h–j，TIGIT+ CCR8- 子集与阴性对照 (NC) 的体外读数：CD69+ 分数 ≈\approx20% →\to 5% (h)； IFN-γ\gamma ≈\约310 →\至 130 pg mL-1 (i)； A549 杀戮 ≈\approx65% →\to 20% (j)。 ＊＊＊P<0.001{}^{***}\textit{P}<0.001;平均值 ±\pm s.d.，n≥3n\geq 3 个健康捐赠者，两侧不配对学生 t 检验。
