Автор: Денис Аветисян
Исследователи предложили метод, использующий базовые физические принципы для повышения надежности и эффективности автоматической генерации сложного научного кода.
Встраивание экспертных физических ограничений в систему на основе больших языковых моделей значительно улучшает качество кода для моделирования сложных процессов, таких как горение.
Несмотря на прогресс в области больших языковых моделей, надежное автоматическое создание научного программного обеспечения остается сложной задачей из-за ограниченности обучающих данных и трудностей с верификацией результатов. В данной работе, представленной под названием ‘Chain of Unit-Physics: A Primitive-Centric Approach to Scientific Code Synthesis’, предлагается новый подход, основанный на концепции «цепи физических единиц», где экспертные знания кодируются в виде тестов, ограничивающих процесс генерации кода. Разработанная система демонстрирует значительное повышение надежности и эффективности при решении сложных задач, таких как моделирование горения, превосходя стандартные LLM-подходы. Сможет ли подобный подход, основанный на фундаментальных физических принципах, стать основой для создания надежного и эффективного научного программного обеспечения будущего?
Вызов научной автоматизации: преодоление сложности
Автоматизация создания научного кода играет ключевую роль в ускорении темпов научных открытий, однако традиционные подходы сталкиваются со значительными трудностями, обусловленными сложностью предметных областей. Проблема заключается в том, что научные вычисления часто требуют учета множества взаимосвязанных факторов и специфических ограничений, характерных для конкретной дисциплины, будь то физика, химия, биология или материаловедение. Традиционные методы программирования, как правило, не способны эффективно справиться с этим уровнем сложности, требуя от исследователей значительных усилий по ручной реализации и отладке кода. Это замедляет процесс исследований и ограничивает возможности для проведения масштабных вычислительных экспериментов, необходимых для решения современных научных задач. В результате, потребность в автоматизированных инструментах, способных генерировать точный и эффективный научный код, становится все более актуальной.
Существующие методы автоматической генерации научного кода зачастую не способны адекватно кодировать и применять тонкие, основанные на физических принципах знания, которыми владеют эксперты в своей области. Это связано с тем, что традиционные алгоритмы, как правило, оперируют обобщенными правилами и не учитывают специфику конкретной научной задачи, требующей глубокого понимания физических процессов и математического аппарата. Например, при моделировании турбулентных потоков, недостаточно просто задать уравнения Навье-Стокса $ \nabla \cdot \mathbf{u} = 0 $ и $ \rho (\frac{\partial \mathbf{u}}{\partial t} + \mathbf{u} \cdot \nabla \mathbf{u}) = -\nabla p + \mu \nabla^2 \mathbf{u} $, необходимо правильно выбрать численные схемы, граничные условия и методы решения, что требует экспертных знаний. Неспособность учитывать эти нюансы приводит к генерации кода, который может быть синтаксически верным, но физически некорректным или неэффективным для решения поставленной задачи.
Несмотря на значительный потенциал больших языковых моделей (LLM) в автоматизации генерации научного кода, их применение требует особого контроля и направленности. LLM, обученные на огромных объемах текстовых данных, способны генерировать синтаксически корректный код, однако часто испытывают трудности с поддержанием семантической точности и соответствием физическим законам, лежащим в основе научных задач. Без тщательной калибровки и предоставления специализированных знаний, таких как конкретные физические принципы или ограничения, LLM могут выдавать абсурдные или ошибочные результаты, что требует ручной проверки и отладки. Успешное применение LLM в научной сфере подразумевает разработку эффективных механизмов для проверки достоверности генерируемого кода и интеграции экспертных знаний, чтобы гарантировать надежность и воспроизводимость научных вычислений. Таким образом, LLM выступают не как самостоятельные генераторы кода, а как мощные инструменты, требующие умелого руководства и контроля для достижения достоверных научных результатов.
Суть сложности автоматической генерации научного кода заключается в преодолении разрыва между абстрактными научными принципами и их конкретной реализацией в виде исполняемых вычислительных форм. Перевод фундаментальных законов физики, химии или биологии, выраженных в математических уравнениях вроде $E=mc^2$ или сложных дифференциальных уравнениях, в последовательность инструкций, понятных компьютеру, требует не просто знания синтаксиса языка программирования, но и глубокого понимания семантики и контекста этих принципов. Эта задача усложняется тем, что многие научные явления описываются нечетко, требуют приближений и допущений, а также зависят от специфических условий эксперимента. Успешная автоматизация требует не просто трансляции формул, а и способности к логическому выводу, адаптации к различным условиям и проверке корректности получаемого кода, что представляет собой значительный вызов для современных систем искусственного интеллекта.
Цепочка единиц физики: внедрение знаний в рассуждения
Метод “Цепочки единиц физики” (Chain of Unit-Physics) представляет собой подход к внедрению экспертных знаний в отдельные цепочки рассуждений, направляющие генерацию кода на основе больших языковых моделей (LLM). Данный метод структурирует процесс решения задач, разбивая его на последовательность логических шагов, каждый из которых опирается на формализованные правила и принципы. В отличие от прямого использования LLM для генерации кода, “Цепочки единиц физики” обеспечивают контролируемый процесс рассуждений, позволяя LLM генерировать код, соответствующий заданным физическим ограничениям и требованиям. Такая организация позволяет повысить надежность и точность генерируемого кода, а также упростить отладку и верификацию.
В основе предложенного подхода лежит использование “ограничений, основанных на фундаментальных принципах” — формализованных, проверяемых правил, вытекающих из базовых законов физики. Эти ограничения служат для обеспечения корректности генерируемого кода, определяя допустимые решения на основе установленных физических закономерностей. В отличие от эмпирических или эвристических подходов, применение этих принципов позволяет избежать ошибок, возникающих из-за нефизичных или нереалистичных предположений. Формализация этих правил позволяет их автоматическую проверку и интеграцию в процесс генерации кода, что значительно повышает надежность и точность результатов, особенно в задачах, требующих строгого соответствия физическим законам, например, при моделировании $F=ma$ или расчете теплопроводности.
В основе предложенного подхода лежит агентный искусственный интеллект, организующий работу специализированных агентов для управления полным рабочим процессом. Агент Supervisor координирует последовательность действий, определяя задачи для остальных агентов. Агент Code отвечает за генерацию программного кода на основе полученных инструкций. Агент Diagnostic проводит анализ сгенерированного кода на предмет потенциальных ошибок и несоответствий. И, наконец, агент Verification осуществляет проверку корректности работы кода, используя тестовые примеры и сравнивая результаты с ожидаемыми значениями. Взаимодействие между агентами осуществляется посредством четко определенных интерфейсов, обеспечивая структурированный и контролируемый процесс разработки.
В результате интеграции генеративных возможностей больших языковых моделей (LLM) со структурированным, основанным на фундаментальных принципах физики рассуждением, была достигнута ошибка L2 менее $10^{-4}$. Данный подход продемонстрировал приблизительно на 33.4% более высокую скорость выполнения и на 30% меньшее потребление памяти по сравнению с реализацией, разработанной экспертом-человеком. Достигнутая точность и эффективность свидетельствуют о потенциале предложенного метода для автоматизации и оптимизации сложных физических расчетов.
Валидация в науке о горении: практический пример
В качестве сложного примера для оценки разработанного фреймворка была выбрана область горения, а ключевым параметром для анализа — время задержки воспламенения. Время задержки воспламенения ($t_{ignition}$) является критическим показателем, определяющим начальную стадию горения и оказывающим существенное влияние на характеристики процесса. Использование области горения позволило оценить способность фреймворка решать задачи, требующие учета сложных термодинамических и кинетических процессов, а также валидировать сгенерированный код на соответствие физическим принципам, характерным для высокотемпературных газовых сред.
Система успешно сгенерировала программный код, использующий библиотеку Cantera и численный метод Рунге-Кутты четвертого порядка (RK4) для точного расчета времени задержки воспламенения. Cantera предоставляет обширный набор инструментов для химической кинетики, термодинамики и транспорта, что позволяет моделировать сложные химические процессы, происходящие при сгорании. Интегратор RK4 обеспечивает надежное численное решение дифференциальных уравнений, описывающих изменение концентраций химических веществ во времени. Точность расчета времени задержки воспламенения, критически важного параметра в науке о сгорании, была подтверждена посредством сравнения с результатами, полученными с использованием проверенных моделей и экспериментальных данных. Сгенерированный код позволяет автоматически вычислять $t_{ignition}$ для различных составов топлива и условий окружающей среды.
В рамках валидации сгенерированного кода для расчета времени задержки воспламенения, использовались так называемые “Unit-Physics Tests” — строгий механизм проверки, гарантирующий соответствие кода фундаментальным физическим законам. Данный подход подразумевает создание набора тестов, проверяющих корректность расчетов ключевых физических параметров, таких как скорость реакции, концентрации веществ и температура. Каждый тест представляет собой проверку конкретного физического принципа или уравнения, применимого к процессам горения. Успешное прохождение этих тестов подтверждает, что сгенерированный код не только синтаксически верен, но и корректно моделирует физические процессы, что критически важно для обеспечения достоверности результатов моделирования. Например, тесты могут включать проверку соблюдения закона сохранения массы или корректного применения кинетических схем реакций, представленных в формате Cantera.
В ходе тестирования разработанной системы для моделирования процессов горения было достигнуто 4/5 успешных сходимостей расчетов. Стоимость использования API составила приблизительно $1, что сопоставимо с затратами на использование моделей среднего размера, размещенных на сторонних платформах. Данный показатель позволяет оценить экономическую эффективность предложенного подхода и его потенциальную применимость в ресурсоограниченных средах, сохраняя при этом достаточную точность и надежность вычислений.
Учет практических ограничений и перспективы развития
Выявленная “хрупкость конфигурации” представляет собой существенную проблему в процессе генерации кода. Исследования показали, что система проявляет высокую чувствительность к отсутствующим файлам или неоптимальным настройкам по умолчанию. Даже незначительные отклонения от требуемой конфигурации могут приводить к ошибкам или неработоспособности сгенерированного кода, что подчеркивает необходимость разработки более устойчивых механизмов. Эта проблема указывает на потребность в автоматизированных инструментах проверки конфигурации и интеллектуальных системах, способных адаптироваться к различным условиям и устранять несоответствия, обеспечивая тем самым надежность и предсказуемость результатов.
В ходе работы системы периодически наблюдалось явление, получившее название “API-галлюцинации” — генерация кода, содержащего вызовы несуществующих методов или обращения к атрибутам, которых нет в целевом интерфейсе программирования. Данная особенность представляла собой значимую проблему, поскольку приводила к ошибкам во время выполнения и требовала ручной проверки сгенерированного кода. Анализ показал, что причиной “галлюцинаций” часто являлись неполные или неточные данные, используемые системой для обучения, а также сложность точного моделирования всех возможных API и их взаимодействий. Устранение данного недостатка является ключевой задачей для повышения надежности и автоматизации процесса генерации кода.
Открытые весовые модели, предоставляя пользователям возможность глубокой настройки и адаптации к специфическим задачам, требуют значительных усилий по интеграции и обучению. В отличие от них, закрытые весовые модели характеризуются простотой использования и готовой функциональностью, однако эта доступность достигается за счет ограниченных возможностей кастомизации и расширения. Таким образом, выбор между этими подходами представляет собой компромисс между гибкостью и удобством, где открытые модели позволяют добиться оптимальной производительности при наличии ресурсов, а закрытые — обеспечивают быстрое развертывание и меньшие затраты на обслуживание, но с неизбежными ограничениями в плане персонализации.
Дальнейшие исследования направлены на повышение устойчивости системы к различным входным данным и условиям эксплуатации. Особое внимание будет уделено разработке инструментов для более точной диагностики возникающих проблем, позволяющих оперативно выявлять и устранять ошибки в генерируемом коде. Планируется расширение области применения разработанной платформы, включение поддержки новых научных дисциплин и типов задач, что позволит адаптировать систему к более широкому спектру исследовательских потребностей. Это предполагает интеграцию специализированных библиотек и алгоритмов, а также разработку модульной архитектуры, облегчающей добавление новых функциональных возможностей и адаптацию к специфическим требованиям различных научных областей.
Исследование демонстрирует, что надежность и эффективность генерации научного кода напрямую зависят от внедрения фундаментальных физических ограничений. Подобный подход, акцентирующий внимание на примитивных элементах и их взаимодействии, позволяет создавать системы, способные решать сложные задачи, такие как моделирование процессов горения, с большей точностью. Как однажды заметил Джон Маккарти: «Искусственный интеллект — это изучение того, как сделать машины, которые делают то, что люди делают лучше». Это высказывание находит отражение в данной работе, поскольку она стремится не просто имитировать человеческие навыки программирования, но и превзойти их за счет интеграции экспертных знаний в область физики и использования принципов, подобных test-driven development.
Куда Далее?
Представленная работа, хоть и демонстрирует значительный прогресс в синтезе научного кода с помощью агентного искусственного интеллекта, лишь приоткрывает дверь в сложный мир вычислительного моделирования. Успех подхода, основанного на принципах “Unit-Physics”, подчеркивает фундаментальную истину: элегантность решения рождается не из сложности алгоритма, а из ясности базовых принципов. Однако, внедрение этих принципов — это не панацея. Каждая оптимизация, каждое новое ограничение неизбежно создает новые узлы напряжения в системе, требующие постоянного внимания и переосмысления.
Будущие исследования должны быть сосредоточены не только на расширении базы знаний “Unit-Physics” для охвата более широкого спектра физических явлений, но и на разработке механизмов самодиагностики и адаптации системы. Необходимо исследовать, как агентный ИИ может самостоятельно выявлять и устранять противоречия в заданных ограничениях, а также как он может учиться на собственных ошибках, не требуя постоянного вмешательства человека. Архитектура системы определяет её поведение во времени, а не схема на бумаге.
В конечном счете, задача состоит не в создании идеального генератора кода, а в разработке интеллектуальной среды, способной к постоянному обучению и самосовершенствованию. Простое увеличение масштаба языковых моделей не решит фундаментальных проблем, связанных с надежностью и воспроизводимостью научных вычислений. Необходимо переосмыслить сам подход к моделированию, отходя от парадигмы “черного ящика” к прозрачным и понятным системам.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.01010.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Мыслительный процесс языковых моделей: новый взгляд на рассуждения
- Квантовые проблемы и их решения: взгляд на ICQE 2025 и далее
- Разумный диагноз: Как искусственный интеллект помогает выявить болезнь Альцгеймера
- Уменьшение глубины квантовых схем: новый путь к устойчивым алгоритмам
- Код как лакмусовая бумажка: Сравниваем языковые модели
- Квантовый прыжок в будущее: юмористический взгляд на недавние квантовые приключения!
- Квантовый взгляд на биомедицинскую визуализацию
- Видео-R4: Размышляя над видео, чтобы лучше понимать текст
2025-12-02 19:37