Автор: Денис Аветисян
Новое исследование демонстрирует, как искусственный интеллект, работая в команде с человеком, способен эффективно развивать и поддерживать сложные научные программные проекты с открытым исходным кодом.
Команда ИИ-агентов, управляемая человеком, успешно модифицирует и расширяет функциональность открытого научного программного обеспечения, ускоряя инновации в областях биоинформатики и не только.
Несмотря на декларируемую открытость, сложность современного научного программного обеспечения часто препятствует его модификации и развитию сообществом. В работе, озаглавленной ‘Re-opening open-source science through AI assisted development’, демонстрируется возможность преодоления этого ограничения с помощью команды AI-агентов, управляемых человеком. Показано, что такая система способна эффективно расширять и модифицировать крупные кодовые базы, что подтверждено созданием STAR-Flex — первой программы для обработки данных 10x Flex, добавленной к открытому проекту STAR. Не открывает ли это новые перспективы для ускорения научных исследований и коллективной разработки сложного программного обеспечения?
Проблемы современных научных кодовых баз
Современные научные программные комплексы зачастую представляют собой огромные и сложные системы, сформированные десятилетиями работы различных исследовательских групп. Этот масштаб и унаследованная сложность создают серьезные трудности для дальнейшего развития и модификации кода. В отличие от коммерческого программного обеспечения, где переписывание или полная замена устаревших компонентов является обычной практикой, в науке сохранение проверенного кода и результатов, полученных с его помощью, имеет первостепенное значение. Поэтому, внесение даже незначительных изменений может привести к непредвиденным ошибкам и потребовать значительных затрат времени и ресурсов на отладку и повторную валидацию. В итоге, сложность кодовой базы замедляет темпы исследований, препятствуя внедрению новых алгоритмов и методов анализа данных, и ограничивая возможности для масштабирования научных вычислений.
Существующие инструменты автоматизации зачастую оказываются неэффективными при работе с устоявшимися научными кодами, поскольку не способны учитывать их специфическую сложность и хрупкость. Эти системы, созданные на протяжении десятилетий и включающие в себя множество взаимосвязанных компонентов, требуют деликатного подхода к модификациям. Автоматизированные изменения, не учитывающие тонкости внутренней логики и потенциальные побочные эффекты, могут привести к непредсказуемым ошибкам и нарушению работы критически важных вычислений. В результате, внесение даже незначительных изменений требует значительных затрат времени и усилий со стороны опытных разработчиков, что существенно замедляет темпы научных исследований и препятствует внедрению новых алгоритмов и технологий. Необходимость ручной проверки и адаптации автоматизированных изменений под специфику каждого проекта подчеркивает ограниченность современных инструментов в контексте сложных научных вычислений.
Организация работы ИИ-агентов для научных задач
Для обеспечения соответствия исследовательским задачам и контроля над процессом, используется команда ИИ-агентов под руководством человека. Данный подход предполагает, что ключевые решения и валидацию результатов осуществляет человек-исследователь, в то время как ИИ-агенты выполняют рутинные задачи, такие как генерация кода и проведение тестов. Такая организация позволяет минимизировать риски, связанные с непредсказуемым поведением ИИ, и гарантирует, что полученные результаты соответствуют заданным научным критериям и целям исследования. Человеческий контроль необходим для интерпретации результатов, выявления ошибок и корректировки стратегии в случае отклонения от намеченного плана.
В процессе организации выполнения научных задач используются два типа AI-агентов: “думающие” агенты и “кодирующие” агенты. “Думающие” агенты отвечают за высокоуровневое планирование эксперимента, разработку стратегии решения задачи и рецензирование кода, предложенного “кодирующими” агентами. “Кодирующие” агенты, в свою очередь, непосредственно реализуют разработанный план в виде программного кода, проводят тестирование и отладку. Такое разделение ответственности позволяет оптимизировать рабочий процесс и повысить надежность получаемых результатов, обеспечивая контроль качества на каждом этапе реализации.
Эффективная коммуникация между агентами является критически важной для успешного выполнения научных задач, и обеспечивается использованием протокола ‘Model Context Protocol’. Данный протокол предназначен для минимизации галлюцинаций — генерации неверной или бессмысленной информации — и поддержания когерентности в процессе обмена данными между различными агентами. Протокол структурирует передачу контекста, включая предыдущие этапы работы, текущие цели и ограничения, что позволяет каждому агенту оперировать актуальной и проверенной информацией. Это способствует повышению надежности и воспроизводимости результатов, а также снижает потребность в ручной коррекции ошибок, возникающих из-за неверной интерпретации входных данных или потери информации в процессе взаимодействия.
Валидация кода, модифицированного ИИ
Для обеспечения надежности и корректности работы кода, модифицированного с помощью ИИ, необходима многоуровневая стратегия тестирования. Юнит-тесты проверяют базовую функциональность отдельных компонентов кода. Интеграционные тесты подтверждают корректное взаимодействие между различными модулями системы. Регрессионные тесты, в свою очередь, предназначены для выявления нежелательных побочных эффектов, возникающих при внесении изменений в кодовую базу, гарантируя, что существующая функциональность не нарушена. Комбинация этих типов тестирования позволяет всесторонне оценить качество и стабильность кода на каждом этапе разработки.
Искусственные агенты (AI Agents) интегрируют многоуровневые методологии тестирования на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения. Это включает в себя модульное тестирование для проверки корректности отдельных компонентов, интеграционное тестирование для подтверждения взаимодействия между модулями и регрессионное тестирование для предотвращения появления нежелательных побочных эффектов при внесении изменений в код. Непрерывное применение этих методов позволяет обеспечить постоянную валидацию вносимых AI-агентами модификаций и поддерживать стабильность и надежность разрабатываемого программного обеспечения.
Стратегии планирования и декомпозиции задач играют ключевую роль в повышении эффективности агентов, работающих с кодом. Разделение сложной задачи на более мелкие, управляемые сегменты позволяет агентам концентрироваться на конкретных участках кода, упрощая процесс модификации и снижая вероятность ошибок. Четкое определение целей для каждого сегмента обеспечивает последовательное выполнение изменений и позволяет более эффективно использовать ресурсы при тестировании и валидации. Такой подход особенно важен при работе с большими кодовыми базами, где комплексные изменения могут привести к непредсказуемым последствиям.
Использование более доступных и быстрых моделей, таких как ‘Cursor Composer 1.0’ и ‘Anthropic Sonnet 4.5’, позволяет значительно ускорить процесс разработки. Эти модели, в отличие от более сложных и ресурсоемких аналогов, обеспечивают приемлемую производительность при решении задач, не требующих максимальной точности или креативности. Это позволяет проводить больше итераций разработки и тестирования за единицу времени, сокращая общие сроки реализации проекта. Применение данных моделей особенно эффективно на этапах прототипирования и быстрой реализации базовой функциональности, где скорость разработки является приоритетной.
Ускорение геномных исследований с помощью ИИ
Программа NIH MorPhiC использует инновационный подход к анализу геномных данных, основанный на применении искусственного интеллекта. В её основе лежит методика “Flex Assay”, позволяющая существенно снизить затраты и увеличить производительность исследований. Данный подход обеспечивает более эффективную обработку больших объемов генетической информации, что критически важно для современной геномики. Автоматизация и оптимизация процессов, реализованные благодаря искусственному интеллекту, позволяют ученым быстрее получать результаты и проводить более глубокий анализ, открывая новые возможности для понимания генетических основ заболеваний и разработки новых методов лечения. Внедрение “Flex Assay” в рамках программы MorPhiC демонстрирует потенциал искусственного интеллекта для трансформации геномных исследований и ускорения научных открытий.
Автоматизированный инструмент “Biodepot-workflow-builder” играет ключевую роль в организации сложного процесса обработки геномных данных. Этот инструмент, функционирующий под управлением интеллектуальных агентов, обеспечивает последовательное выполнение всех этапов анализа — от первичной обработки данных до получения конечных результатов. Он динамически адаптирует этапы обработки в зависимости от специфики задачи, оптимизируя вычислительные ресурсы и сокращая время, необходимое для анализа. По сути, “Biodepot-workflow-builder” выступает в роли дирижера, координирующего работу различных программных модулей и обеспечивающего бесперебойный и эффективный поток данных, что позволяет исследователям сосредоточиться на интерпретации результатов, а не на технических деталях реализации.
Исследовательская группа успешно расширила кодовую базу STAR, увеличив её размер с 248 файлов и 27 785 строк кода на C++ до 306 файлов и 43 849 строк всего за шесть недель. Этот значительный прирост, включающий добавление 16 064 новых строк кода, демонстрирует впечатляющую скорость разработки и масштабируемость проекта. Увеличение объёма кода отражает внедрение новых функциональных возможностей и алгоритмов, необходимых для продвижения исследований в области геномики. Достигнутый прогресс свидетельствует о потенциале автоматизированных инструментов и технологий для ускорения научных открытий и упрощения сложных задач программирования.
Завершение интеграции итоговой кодовой базы, состоявшееся благодаря работе искусственного интеллекта всего за один день, наглядно демонстрирует значительную экономию времени и ресурсов. Этот процесс, который ранее требовал недель кропотливой работы, был автоматизирован с использованием интеллектуальных агентов, способных эффективно обрабатывать и объединять изменения в коде. Успешное выполнение задачи за столь короткий срок подчеркивает потенциал ИИ в ускорении научно-исследовательских проектов и позволяет ученым сосредоточиться на анализе данных и интерпретации результатов, а не на рутинных операциях с кодом. Данный результат является важным шагом к автоматизации сложных этапов геномных исследований и открывает новые возможности для ускорения научных открытий.
В рамках ускорения геномных исследований активно применяются передовые модели искусственного интеллекта, такие как GPT-5.1-codexmax и Opus 4.5, интегрированные в систему Thinking Agents. Данные модели демонстрируют значительное улучшение качества планирования и рецензирования кода, что особенно важно при работе с большими и сложными проектами, например, при расширении кодовой базы STAR. Автоматизация этих процессов позволяет не только повысить точность и надежность программного обеспечения, но и существенно сократить время, необходимое для разработки и внесения изменений. Повышенная эффективность планирования и рецензирования кода, обеспечиваемая этими моделями, способствует более быстрой и успешной реализации инновационных геномных исследований.
Представленное исследование демонстрирует, что искусственно созданные агенты, находящиеся под управлением человека, способны эффективно модифицировать и расширять сложные программные обеспечения с открытым исходным кодом, тем самым вновь открывая их для вклада сообщества и ускоряя инновации. Этот подход, по сути, предполагает не прямое «строительство» системы, а скорее создание условий для её органического роста, подобно тому, как формируется экосистема. Как однажды заметил Дональд Дэвис: «Любая система, достаточно сложная, чтобы делать что-либо полезное, обязательно сломается». Эта фраза подчеркивает неизбежность сложностей и ошибок в любой развивающейся системе, особенно в контексте программного обеспечения, где постоянные изменения и расширения являются нормой. Следовательно, акцент смещается с попыток создания идеальной, безошибочной архитектуры на создание адаптивной и устойчивой системы, способной выдерживать и учиться на ошибках.
Что дальше?
Представленная работа демонстрирует не столько возможность “открыть” научное программное обеспечение, сколько его неизбежную эволюцию под влиянием внешних сил. Системы, построенные на базе агентов и больших языковых моделей, неизбежно становятся отражением своих создателей — и их предрассудков. Каждое изменение кода — это прогноз о будущей ошибке, а каждая автоматизированная оптимизация — это обещание неожиданных последствий. Вопрос не в том, чтобы построить идеальную систему, а в том, чтобы научиться жить с её несовершенством.
Основное ограничение подобных подходов кроется не в технических сложностях управления контекстом или генерации кода, а в фундаментальной неспособности формализовать научное знание. Успешное расширение функциональности требует не просто синтаксической корректности, но и семантической осмысленности, которая выходит за рамки возможностей даже самых продвинутых моделей. Необходимо признать, что научное ПО — это не просто код, а сложная экосистема, развивающаяся органически, а не конструируемая по плану.
Вместо стремления к автоматизированному “открытию” программного обеспечения, стоит сосредоточиться на создании инструментов, позволяющих исследователям лучше понимать и контролировать этот процесс. Документация? Никто не пишет пророчества после их исполнения. Лучшая документация — это хорошо спроектированная система, которая говорит сама за себя. И конечно, неизбежность каждого деплоя как маленького апокалипсиса.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11993.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-12-16 23:48