Искусственный интеллект на службе материаловедения: платформа AGAPI

Автор: Денис Аветисян

Новая открытая платформа AGAPI автоматизирует процессы разработки материалов, объединяя возможности больших языковых моделей с передовыми научными инструментами.

AGAPI — это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для ускорения открытия материалов путем интеграции агентов искусственного интеллекта с базами данных и вычислительными ресурсами.

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, его применение в материаловедении часто ограничивается разрозненностью вычислительных экосистем и зависимостью от коммерческих решений. В данной работе представлена платформа AGAPI-Agents: An Open-Access Agentic AI Platform for Accelerated Materials Design on AtomGPT.org, объединяющая более восьми открытых больших языковых моделей с более чем двадцатью API материаловедческих инструментов. AGAPI автоматизирует сложные рабочие процессы, от поиска данных до оптимизации силовых полей и анализа дифракции, обеспечивая воспроизводимость и ускорение открытия новых материалов. Какие перспективы открываются для дальнейшей интеграции агентного ИИ в процесс разработки материалов нового поколения?

Временные Замедления в Материаловедении: Суть Проблемы

Традиционный подход к разработке материалов характеризуется значительной зависимостью от метода проб и ошибок, что неизбежно замедляет процесс и требует существенных финансовых затрат. Исследователи последовательно синтезируют и тестируют различные составы и структуры, надеясь обнаружить соединения с желаемыми свойствами. Этот итеративный процесс может занять годы, а иногда и десятилетия, прежде чем новый материал станет доступным для практического применения. Высокая стоимость синтеза, характеризации и тестирования, помноженная на низкую вероятность успеха каждой итерации, делает традиционный подход крайне неэффективным, особенно в условиях растущей потребности в инновационных материалах для различных отраслей промышленности. Поиск новых материалов, обладающих улучшенными характеристиками, требует значительных инвестиций времени и ресурсов, что ограничивает темпы технологического прогресса.

Существующие вычислительные методы, несмотря на свой потенциал, часто сталкиваются с серьезными трудностями при моделировании сложных материалов. Это связано с тем, что точное предсказание свойств материалов требует учета множества взаимодействующих факторов на атомном уровне — от квантово-механических эффектов до термодинамических процессов. Вычислительные модели, способные адекватно описать все эти аспекты, чрезвычайно ресурсоемки и требуют значительных вычислительных мощностей. Кроме того, эффективное применение этих методов требует высокой квалификации и специализированных знаний в области материаловедения, физики и вычислительной математики. Сложность настройки параметров, интерпретации результатов и валидации моделей часто становится препятствием для широкого внедрения вычислительных подходов в процесс разработки новых материалов, замедляя тем самым инновации в этой сфере.

Замедление темпов разработки новых материалов напрямую связано с недостатком эффективных инструментов автоматизированного проектирования. Традиционные методы, требующие множества экспериментов и ручного анализа, значительно ограничивают скорость поиска оптимальных составов и структур. Отсутствие программных средств, способных самостоятельно генерировать, моделировать и оценивать свойства потенциальных материалов, создает узкое место в инновационном процессе. Это не только увеличивает временные и финансовые затраты, но и препятствует реализации перспективных технологий, требующих материалов с уникальными характеристиками. Автоматизация позволит исследователям сосредоточиться на анализе результатов и углублении понимания взаимосвязи между составом, структурой и свойствами, что в конечном итоге приведет к ускорению открытия и внедрения передовых материалов в различные отрасли.

AGAPI: Агентный ИИ для Автоматизации Материаловедческих Исследований

Платформа AGAPI представляет собой систему, основанную на принципах агентного ИИ, что позволяет автоматизировать сложные рабочие процессы в области материаловедения, ранее требовавшие непосредственного участия человека. Это достигается за счет возможности автономного выполнения задач, включающих планирование, исполнение и анализ результатов, что существенно сокращает время и ресурсы, затрачиваемые на разработку и исследование новых материалов. Автоматизация охватывает широкий спектр операций, от поиска и анализа данных до моделирования и оптимизации свойств материалов, позволяя исследователям сосредоточиться на более сложных аспектах инноваций.

В основе платформы AGAPI лежит архитектура «Агент-Планировщик-Исполнитель-Обобщатель», обеспечивающая автономное разложение сложных задач и их выполнение. Агент инициирует процесс, определяя цели и требуемые ресурсы. Планировщик декомпозирует задачу на последовательность подзадач, формируя план действий. Исполнитель выполняет подзадачи, используя доступные инструменты и базы данных. Наконец, обобщатель анализирует результаты выполнения и формирует итоговый отчет или обновляет знания, необходимые для последующих итераций. Такая архитектура позволяет AGAPI самостоятельно управлять полным циклом материалов исследований, от постановки задачи до получения результатов, минимизируя необходимость ручного вмешательства.

Платформа AGAPI расширяет возможности существующих парадигм агентивного ИИ, адаптируя их для конкретных задач материаловедения. В ходе тестирования, использование AGAPI с доступом к базам данных позволило добиться повышения точности предсказания модуля объёмной упругости (bulk modulus) на 27% по сравнению со стандартными подходами. Данный результат демонстрирует эффективность платформы в автоматизации и оптимизации процессов моделирования и проектирования материалов, требующих точного определения механических свойств, таких как $K$ (модуль объёмной упругости).

Интегрированная Экосистема AGAPI: Инструменты и Данные

Платформа AGAPI предоставляет доступ к широкому спектру вычислительных инструментов посредством «API-интерфейсов для материаловедения». Эти интерфейсы включают в себя методы, такие как SlaKoNet, предназначенные для проведения расчетов электронной структуры материалов. SlaKoNet позволяет пользователям моделировать и анализировать электронные свойства различных материалов, используя алгоритмы, оптимизированные для скорости и точности. Доступ к этим инструментам осуществляется программно, что позволяет интегрировать их в автоматизированные рабочие процессы и конвейеры для разработки новых материалов. Предоставляемый API позволяет задавать параметры расчетов и получать результаты в структурированном формате, пригодном для дальнейшей обработки и анализа.

Платформа AGAPI обеспечивает бесшовную интеграцию с базой данных JARVIS-DFT, предоставляя доступ к обширному объему данных о материалах, полученных методами теории функционала плотности (DFT). Данная база содержит расчетные данные для широкого спектра материалов, включая информацию об энергетических характеристиках, электронной структуре, кристаллической структуре и других свойствах. Интеграция позволяет пользователям AGAPI использовать существующие данные JARVIS-DFT для валидации моделей, обучения алгоритмов машинного обучения и ускорения процесса открытия новых материалов. Доступ к данным осуществляется через стандартизированные API, что обеспечивает гибкость и масштабируемость при работе с большими объемами информации.

Модели машинного обучения ALIGNN и ALIGNN-FF, интегрированные в платформу AGAPI, позволяют проводить предсказание свойств материалов и оптимизацию их структуры. ALIGNN использует архитектуру графовых нейронных сетей для прогнозирования энергетических свойств, что позволяет быстро оценивать стабильность и характеристики различных материалов. ALIGNN-FF, в свою очередь, ориентирован на оптимизацию геометрии структуры и предсказание сил между атомами, что значительно ускоряет процесс разработки новых материалов с заданными характеристиками и снижает потребность в ресурсоемких расчетах $ab initio$. Использование данных моделей позволяет существенно сократить цикл проектирования материалов, от первоначальной концепции до получения конечного продукта.

Для упрощения анализа дифракционных паттернов в AGAPI используется модель ‘DiffractGPT’. Данный инструмент позволяет проводить быструю и точную характеристику материалов на основе анализа данных дифракции. ‘DiffractGPT’ автоматизирует процесс идентификации фаз, определения параметров кристаллической решетки и оценки микроструктурных характеристик, существенно сокращая время, необходимое для проведения анализа и повышая его надежность. Модель предназначена для обработки данных, полученных различными методами дифракции, включая рентгеновскую дифракцию порошков и монокристаллов.

Платформа AGAPI использует открытые большие языковые модели (LLM) для повышения производительности. В частности, модель GPT-OSS-20B демонстрирует скорость генерации токенов в 141.7 токенов в секунду, что на 3.93 раза превышает аналогичный показатель для модели Llama-3.2-90B-Vision. Данный прирост скорости позволяет существенно ускорить обработку и анализ данных в рамках платформы, обеспечивая более оперативную работу с материаловедческими задачами.

В ходе пиковых нагрузок платформа AGAPI демонстрирует среднее время отклика в 16.641 секунду. Данный показатель отражает общую производительность системы при обработке большого количества запросов и является ключевым параметром для оценки её масштабируемости и эффективности. Измерение времени отклика проводилось в условиях, имитирующих реальное использование платформы, с целью обеспечения достоверной оценки её рабочих характеристик. Указанное время включает в себя все этапы обработки запроса, начиная от его получения и заканчивая возвратом результата пользователю.

Архитектура AGAPI: Доступность и Масштабируемость для Будущего

Архитектура AGAPI предоставляет гибкий доступ к своим функциональным возможностям посредством REST API, что позволяет легко интегрировать ее в существующие рабочие процессы и специализированные приложения. Этот подход обеспечивает стандартизированный и широко поддерживаемый интерфейс, позволяющий различным программным системам взаимодействовать с AGAPI без необходимости сложной адаптации. Разработчики могут использовать стандартные HTTP-методы, такие как GET, POST, PUT и DELETE, для выполнения операций и получения данных, что значительно упрощает процесс интеграции и расширяет возможности применения AGAPI в различных областях, от автоматизации научных исследований до создания интеллектуальных информационных систем. Такой подход не только повышает удобство использования, но и способствует масштабируемости и долгосрочной поддержке платформы.

Архитектура AGAPI предусматривает использование API Gateway как ключевого элемента, обеспечивающего структурированный доступ к базам данных и вычислительным ресурсам. Этот шлюз выступает в роли единой точки входа, контролируя и оптимизируя все запросы к данным и инструментам. Внедрение API Gateway гарантирует целостность данных за счет строгой проверки и авторизации каждого запроса, предотвращая несанкционированный доступ и модификацию информации. Кроме того, он способствует эффективному управлению ресурсами, распределяя нагрузку и обеспечивая оптимальную производительность системы, что особенно важно при работе с большими объемами данных и сложными вычислениями. Такая организация доступа не только повышает безопасность, но и упрощает интеграцию AGAPI с другими системами и приложениями, делая её более гибкой и масштабируемой.

Архитектура AGAPI разработана с использованием мощного и универсального фреймворка OpenAI Agents SDK, что позволяет значительно упростить процесс создания и управления интеллектуальными агентами. Этот подход предоставляет разработчикам готовые инструменты для организации взаимодействия агентов с различными источниками данных и вычислительными ресурсами, а также для реализации сложных рабочих процессов. Благодаря использованию SDK, AGAPI обладает высокой степенью гибкости и масштабируемости, позволяя легко адаптировать систему к новым задачам и требованиям. Интеграция с OpenAI Agents SDK не только ускоряет разработку, но и обеспечивает доступ к передовым алгоритмам и технологиям в области искусственного интеллекта, что повышает эффективность и точность анализа данных.

Компонент синтезатора ответов в архитектуре AGAPI играет ключевую роль в преобразовании сложных результатов вычислений в понятные и доступные для восприятия человеком сводки. Он не просто объединяет данные, полученные из различных источников и инструментов, но и структурирует их таким образом, чтобы облегчить коммуникацию и сотрудничество между специалистами. Этот процесс включает в себя не только обобщение числовых значений, но и формирование контекстуализированных описаний, позволяющих пользователям быстро оценить значимость полученных результатов и принять обоснованные решения. Благодаря синтезатору ответов, AGAPI обеспечивает эффективный обмен информацией, способствуя более глубокому пониманию и более продуктивной совместной работе в области материаловедения и смежных дисциплинах.

Разработанный подход, реализованный в AGAPI, продемонстрировал значительное повышение точности предсказаний модуля упругого сжатия. Исследования показали снижение средней абсолютной ошибки (MAE) на $2.144$ ГПа. Данный результат свидетельствует о высокой эффективности AGAPI в моделировании материаловедческих свойств и открывает возможности для более точного прогнозирования поведения материалов в различных приложениях, что особенно важно для проектирования и оптимизации промышленных процессов и разработки новых материалов с заданными характеристиками.

Платформа AGAPI, представленная в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных адаптироваться и эволюционировать в сложной среде данных и вычислений. Она напоминает о неизбежности старения любой системы, однако подчеркивает возможность достойного преодоления этого процесса посредством непрерывной оптимизации и интеграции новых инструментов. Как однажды заметил Алан Тьюринг: «Искусственный интеллект, вероятно, будет самой важной областью в нашем времени». Это наблюдение особенно актуально в контексте AGAPI, где автоматизация рабочих процессов и использование больших языковых моделей открывают новые горизонты в материаловедении, позволяя системам не просто функционировать, но и учиться на собственном опыте, подобно эволюционирующим организмам. Версионирование, являющееся неотъемлемой частью разработки платформы, можно рассматривать как форму памяти, позволяющую сохранять и использовать накопленный опыт для улучшения будущих итераций.

Что впереди?

Представленная платформа AGAPI, как и любая система, неизбежно столкнется с эрозией своей эффективности. Не из-за ошибок в коде или неточностей в алгоритмах, а из-за неумолимого течения времени и постоянного усложнения задач материаловедения. Автоматизация рабочих процессов, безусловно, облегчает бремя исследователя, но стабильность, достигнутая сегодня, может оказаться лишь отсрочкой неизбежной катастрофы — ситуацией, когда объём данных и сложность моделей превысят возможности существующих вычислительных ресурсов.

Более фундаментальная проблема заключается в самой парадигме «агентного ИИ». Стремление к автономности и самообучению, хотя и заманчиво, может привести к непредсказуемым результатам и потере контроля над процессом открытия. Важно помнить, что ИИ — это инструмент, а не замена человеческой интуиции и критического мышления. Истинный прогресс заключается не в создании «самостоятельных» систем, а в симбиозе между человеком и машиной.

В конечном итоге, будущее материаловедения, ускоренного ИИ, вероятно, будет определяться не столько совершенствованием алгоритмов, сколько способностью адаптироваться к постоянно меняющимся условиям. Система стареет не из-за дефектов, а из-за неизбежности времени. Вопрос лишь в том, удастся ли ей постареть достойно, оставив после себя не просто набор данных, а истинное понимание окружающего мира.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11935.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-16 18:42

🚀 Квантовые новости