Самообучающаяся химия: QUASAR автоматизирует атомные симуляции

Автор: Денис Аветисян

Новая система, основанная на больших языковых моделях, способна самостоятельно проводить сложные расчеты в области вычислительной химии, открывая эру автономных научных исследований.

Архитектура QUASAR предусматривает гибкую систему итеративного уточнения, где пунктирные линии обозначают необязательные пути обратной связи, позволяющие оптимизировать процесс и достичь желаемого результата.

QUASAR — это универсальная система автоматизации атомных симуляций, использующая возможности больших языковых моделей и демонстрирующая значительный прирост эффективности в организации научных рабочих процессов.

Несмотря на значительный прогресс в вычислительной химии, автоматизация комплексных исследовательских рабочих процессов остается сложной задачей. В данной работе представлена система ‘QUASAR: A Universal Autonomous System for Atomistic Simulation and a Benchmark of Its Capabilities’ — универсальная автономная система, использующая большие языковые модели для оркестровки многомасштабных симуляций атомистического уровня, включая расчеты на основе теории функционала плотности, машинное обучение потенциалов и молекулярную динамику. QUASAR демонстрирует возможность самостоятельного решения задач, начиная от рутинных и заканчивая передовыми исследованиями, такими как скрининг фотокатализаторов и оценка новых материалов. Может ли подобный подход, основанный на автономных агентах, стать основой для нового поколения инструментов в области вычислительной химии и материаловедения?

Отход от Традиционных Рабочих Процессов: Необходимость в Агентивных Системах

Традиционные вычислительные процессы в химии зачастую представляют собой последовательность ручных операций, выполняемых шаг за шагом. Это не только замедляет темпы исследований, но и значительно увеличивает вероятность ошибок на каждом этапе — от подготовки входных данных до анализа результатов. Каждая ручная операция требует времени и внимания, а человеческий фактор неизбежно вносит погрешности, которые могут привести к неверным выводам и необходимости повторного выполнения вычислений. Ограниченная пропускная способность, вызванная этими факторами, становится серьезным препятствием для быстрого прогресса в области материаловедения, разработки лекарств и других сферах, где вычислительная химия играет ключевую роль. Подобная организация работы существенно сдерживает потенциал современных вычислительных ресурсов и требует поиска принципиально новых подходов к автоматизации научных исследований.

Существующие инструменты автоматизации, несмотря на свою полезность в рутинных задачах, часто оказываются неспособными справиться с многогранностью и непредсказуемостью, присущими настоящему научному исследованию. Они, как правило, рассчитаны на выполнение заранее определенных последовательностей действий и испытывают затруднения при столкновении с новыми данными или неожиданными результатами. В отличие от гибкости человеческого исследователя, способного адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам и генерировать новые гипотезы, автоматизированные системы, как правило, ограничены своим алгоритмическим каркасом. Это создает препятствие для прорывных открытий, поскольку исследовательские процессы часто требуют творческого подхода и способности к импровизации, что выходит за рамки возможностей традиционной автоматизации.

Современные научные исследования, особенно в области вычислительной химии, часто ограничены последовательным выполнением задач и значительным объемом ручной работы, что повышает вероятность ошибок и замедляет прогресс. Для преодоления этих ограничений необходим принципиально новый подход — переход к системам, управляемым автономными агентами. Эти агенты способны самостоятельно планировать и выполнять сложные последовательности действий, адаптироваться к изменяющимся условиям и даже выдвигать новые гипотезы, значительно ускоряя процесс научных открытий. Вместо жестко запрограммированных скриптов, агенты используют возможности искусственного интеллекта для оптимизации рабочих процессов, автоматического анализа результатов и выявления перспективных направлений исследований, тем самым высвобождая ценное время ученых для творческой работы и углубленного анализа полученных данных.

Автоматизация, основанная на больших языковых моделях (LLM), представляет собой перспективный путь к переходу к новым методам организации научных исследований, однако для её реализации необходима надёжная архитектурная основа. Простое применение LLM для автоматизации отдельных задач не решает проблему комплексности научных процессов. Эффективная система требует не только способности LLM понимать и генерировать текст, но и надежного механизма для управления рабочими процессами, обработки данных, контроля ошибок и адаптации к изменяющимся условиям. Разработка такой архитектуры включает в себя создание модульных, масштабируемых и взаимодействующих компонентов, обеспечивающих бесперебойную работу агентов, основанных на LLM, и позволяющих им самостоятельно планировать, выполнять и оценивать научные эксперименты. Только при наличии подобной архитектурной поддержки LLM смогут раскрыть свой потенциал и действительно ускорить темпы научных открытий.

QUASAR: Агентивная Система для Атомистических Вычислений

QUASAR представляет собой новую, готовую к промышленному использованию универсальную систему для атомистических вычислений, построенную на трехкомпонентной архитектуре агентов. Данная архитектура позволяет системе решать сложные вычислительные задачи путем разделения общей цели на подзадачи, выполняемые независимыми агентами, что обеспечивает масштабируемость и отказоустойчивость. Универсальность системы подразумевает возможность применения к широкому спектру задач атомистического моделирования, включая расчеты свойств материалов, динамику молекул и другие области. Готовность к промышленному использованию означает, что QUASAR разработана с учетом требований к надежности, производительности и удобству использования в реальных научных и инженерных приложениях.

В основе QUASAR лежит фреймворк LangChain, обеспечивающий гибкую и надежную коммуникацию между агентами системы. LangChain предоставляет инфраструктуру для создания цепочек рассуждений и действий, позволяя агентам обмениваться информацией, координировать свои действия и совместно решать сложные вычислительные задачи. Использование LangChain позволяет реализовать сложные рабочие процессы, управлять контекстом и обеспечивать согласованность результатов, что критически важно для обеспечения надежности и воспроизводимости расчетов в области атомистического моделирования.

В основе системы QUASAR лежит трехкомпонентная архитектура, состоящая из агентов: Стратега, Оператора и Оценщика. Стратег отвечает за декомпозицию поставленных исследовательских задач на более мелкие, управляемые подзадачи. Оператор выполняет непосредственное моделирование и симуляции, необходимые для решения этих подзадач. Агент Оценщик анализирует результаты симуляций, проводит оценку их достоверности и соответствия поставленным целям, предоставляя обратную связь для дальнейшей оптимизации и итераций. Взаимодействие между агентами обеспечивает автоматизированный и итеративный процесс проведения вычислительных экспериментов.

Система QUASAR обеспечивает устойчивость и возможность восстановления после прерываний благодаря использованию постоянного управления состоянием. Это включает в себя надежное сохранение всех ключевых данных, таких как текущие задачи, промежуточные результаты вычислений и параметры симуляций, на постоянном носителе информации. В случае сбоя или прерывания работы, система способна восстановить процесс вычислений с момента последнего сохраненного состояния, минимизируя потери данных и время простоя. Такая реализация позволяет QUASAR выполнять длительные и сложные вычисления, гарантируя их завершение даже при непредсказуемых обстоятельствах и обеспечивая воспроизводимость результатов.

Оркестровка Симуляций с Прецизионностью и Гибкостью

Система QUASAR обеспечивает бесшовную интеграцию с ведущими пакетами программного обеспечения для моделирования, такими как Quantum ESPRESSO, LAMMPS, RASPA3 и MACE. Это достигается за счет использования стандартизированных интерфейсов и протоколов обмена данными, что позволяет автоматически передавать входные и выходные данные между QUASAR и этими приложениями. Интеграция позволяет исследователям использовать QUASAR для оркестровки сложных рабочих процессов, включающих различные типы моделирования, без необходимости ручного управления передачей данных или изменения существующих скриптов моделирования. Поддержка этих пакетов расширяется и обновляется для обеспечения совместимости с новыми версиями и функциями.

Система QUASAR использует двухпроходное планирование (Double-Pass Planning) для обеспечения полноты и надежности выполнения симуляций. На первом этапе формируется предварительный план, определяющий последовательность задач и необходимые ресурсы. Затем, на втором этапе, этот план подвергается тщательной проверке на предмет отсутствующих компонентов, логических ошибок и потенциальных узких мест. В процессе проверки система автоматически дополняет план необходимыми элементами, оптимизирует последовательность задач и перераспределяет ресурсы для повышения эффективности и предотвращения ошибок, обеспечивая тем самым более надежное и полное выполнение симуляции.

Функция контроля гранулярности в QUASAR позволяет исследователям настраивать степень декомпозиции задач, что является ключевым фактором для оптимизации вычислительных затрат. Более детальное разбиение задач (меньшая гранулярность) увеличивает накладные расходы на управление задачами, но может повысить эффективность использования ресурсов при параллельных вычислениях. Напротив, менее детальное разбиение (большая гранулярность) снижает накладные расходы, но может привести к менее эффективному использованию доступных вычислительных мощностей. Пользователи могут выбирать оптимальный уровень декомпозиции, исходя из характеристик решаемой задачи и доступных ресурсов, что позволяет добиться наилучшего баланса между точностью, скоростью и стоимостью вычислений.

Система управления симуляциями QUASAR предоставляет механизм контроля точности, позволяющий исследователям находить оптимальный баланс между требуемой точностью вычислений и доступными вычислительными ресурсами. Этот контроль реализуется посредством настраиваемых параметров, влияющих на точность численных методов и размер шага симуляции. Пользователи могут задавать допустимые отклонения от целевых значений, тем самым снижая вычислительную нагрузку при сохранении приемлемой степени достоверности результатов. Такой подход особенно важен для ресурсоемких симуляций, где достижение высокой точности может быть неприемлемо затратным по времени и вычислительным мощностям, и позволяет адаптировать процесс моделирования под конкретные исследовательские задачи и доступные ресурсы.

Представленная трехступенчатая схема демонстрирует координацию Оператором задач сквозной симуляции.

Подтверждение Эффективности QUASAR: Многоуровневый Подход к Тестированию

Для оценки производительности QUASAR использовался многоуровневый набор тестов, включающий в себя три уровня сложности. Уровень I (Tier I) был направлен на проверку базовой функциональности и удобства использования системы. Уровень II (Tier II) представлял собой оценку возможностей QUASAR в оркестровке многошаговых рабочих процессов. Наивысший уровень, Tier III, был посвящен решению новых исследовательских задач, требующих комплексного анализа и синтеза информации. Такая иерархическая структура позволила последовательно оценить возможности системы, начиная с простых операций и заканчивая решением сложных, ранее не встречавшихся проблем.

Система QUASAR использует подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) для снижения вероятности возникновения галлюцинаций и повышения надежности генерируемых результатов. В рамках RAG, перед генерацией ответа система извлекает релевантную информацию из внешних источников знаний, что позволяет ей основывать свои ответы на фактических данных, а не на внутренних параметрах языковой модели. Этот процесс снижает вероятность генерации неверной или вводящей в заблуждение информации, особенно при работе со сложными запросами или специализированными областями знаний. Извлеченная информация используется в качестве контекста для языковой модели, что повышает точность и обоснованность сгенерированных ответов.

Использование Docker-контейнеров обеспечивает переносимость и воспроизводимость развертывания системы QUASAR, гарантируя консистентную производительность в различных окружениях. Контейнеризация позволяет упаковать приложение вместе со всеми его зависимостями — библиотеками, системными инструментами, кодом и настройками — в стандартизированный пакет, что исключает проблемы, связанные с различиями в конфигурации окружений разработки, тестирования и эксплуатации. Это обеспечивает предсказуемость результатов и упрощает процесс развертывания, позволяя воспроизвести идентичную среду на любом хосте, поддерживающем Docker, независимо от операционной системы или инфраструктуры.

Оценка возможностей QUASAR проводилась с использованием модели gemini-3-flash-preview, что подтверждает совместимость системы с передовыми большими языковыми моделями (LLM). Результаты, полученные QUASAR, сопоставимы с результатами, полученными исследователями-людьми на всех трех уровнях эталонных тестов. Особо следует отметить, что на третьем уровне (Tier III), требующем выполнения сложных задач, QUASAR работал полностью автономно, без какого-либо вмешательства со стороны человека, что демонстрирует его способность самостоятельно осуществлять сложные рабочие процессы и достигать сопоставимых с человеческими результатов.

Стоимость использования API для проведения тестирования на уровне Tier II составила приблизительно 10 USD, в то время как тестирование на уровне Tier III потребовало затрат в диапазоне 30 USD. Данные оценки включают стоимость запросов к внешним сервисам, необходимым для функционирования системы QUASAR в рамках указанных уровней бенчмарка. Важно отметить, что приведенные цифры являются приблизительными и могут варьироваться в зависимости от конкретных параметров запросов и тарифов провайдеров API.

Будущее Атомистических Вычислений: Масштабирование Открытий

Система QUASAR знаменует собой существенный прорыв в области автоматизации научных исследований, позволяя значительно сократить необходимость ручного вмешательства в процессы моделирования и анализа. Вместо традиционных, трудоемких методов, требующих постоянного контроля и корректировки, QUASAR реализует сквозной автоматический цикл — от постановки задачи до получения результатов. Это достигается за счет интеллектуальной автоматизации рутинных операций, таких как подготовка входных данных, запуск симуляций, анализ выходных данных и даже первичная интерпретация полученных результатов. Такой подход не только высвобождает ценное время исследователей для творческой работы и углубленного анализа, но и существенно ускоряет научные открытия, позволяя проводить больше экспериментов и исследовать более сложные системы в сжатые сроки. Благодаря автоматизации, QUASAR открывает новые возможности для масштабных вычислительных исследований, ранее недоступных из-за ограничений человеческих ресурсов и времени.

Система QUASAR построена на модульной архитектуре, что обеспечивает её масштабируемость и возможность адаптации к новым технологиям. Такой подход позволяет легко интегрировать различные вычислительные пакеты и алгоритмы, используемые в материаловедении и химии, без необходимости полной переработки системы. Модульность не только упрощает процесс добавления новых функциональных возможностей, но и повышает надежность, поскольку отдельные компоненты могут быть обновлены или заменены без влияния на работу всей системы. Благодаря интеграции с ведущими пакетами моделирования, QUASAR способна эффективно использовать существующие вычислительные ресурсы и оперативно адаптироваться к развитию новых методов, открывая путь к решению всё более сложных научных задач и ускорению процесса открытия новых материалов.

Для обеспечения эффективной обработки огромных объемов данных в ходе атомистических расчетов, система QUASAR использует метод, известный как «сжатие контекста». Этот подход заключается в интеллектуальном отбрасывании избыточной или несущественной информации, сохраняя при этом ключевые параметры, необходимые для точного моделирования. Вместо хранения всей истории вычислений, система фокусируется на актуальном «контексте» — наиболее важных данных для текущего этапа расчета. Это значительно снижает требования к памяти и вычислительным ресурсам, позволяя проводить более масштабные и сложные симуляции, чем это было возможно ранее. Благодаря сжатию контекста, QUASAR способна обрабатывать данные, полученные при моделировании материалов с высокой степенью детализации, без существенной потери производительности и точности.

Система QUASAR открывает новые горизонты для исследователей в области материаловедения, химии и смежных дисциплинах, предоставляя беспрецедентную эффективность в решении сложных научных задач. Благодаря автоматизации рабочих процессов и оптимизации обработки больших объемов данных, QUASAR позволяет значительно ускорить темпы научных открытий. Эта возможность особенно важна при изучении сложных материалов и химических реакций, где традиционные методы моделирования требуют значительных вычислительных ресурсов и времени. Повышенная эффективность, обеспечиваемая QUASAR, позволяет исследователям сосредоточиться на интерпретации результатов и разработке инновационных решений, а не на рутинных вычислительных процедурах, тем самым способствуя прорывам в создании новых материалов с заданными свойствами и разработке эффективных химических процессов.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию целостной системы автоматизации научных исследований, где каждый компонент взаимосвязан и влияет на общую эффективность. Подобный подход находит отклик в словах Мэри Уолстонкрафт: «Разумное существо должно стремиться к совершенству, а не просто следовать традициям». QUASAR, как система, стремящаяся к автономному выполнению сложных вычислений в области вычислительной химии, воплощает эту идею. Автоматизация рабочих процессов, основанная на больших языковых моделях и агентных системах, позволяет значительно ускорить научные открытия, но требует тщательного проектирования структуры, чтобы избежать упрощений, ведущих к непредсказуемым результатам. Система QUASAR подчеркивает важность понимания взаимосвязей между отдельными элементами, напоминая, что улучшение одной части без учета целого может привести к дисбалансу.

Что Дальше?

Представленная система, QUASAR, безусловно, демонстрирует потенциал автоматизации сложных вычислений в химии. Однако, элегантность любой автоматизации определяется не только её способностью выполнять задачи, но и предвидеть точки отказа. Всё ломается по границам ответственности — если границы не ясны, неизбежно возникнут ошибки, скрытые в неявно подразумеваемых связях между компонентами. Текущие реализации, вероятно, уязвимы к непредвиденным ситуациям, к «чёрным лебедям» в данных или алгоритмах, требующим человеческой интуиции для коррекции.

Будущие исследования должны сосредоточиться на повышении «самосознания» системы. Недостаточно просто генерировать рабочие процессы; необходимо, чтобы система могла оценивать собственную уверенность в результатах, обнаруживать аномалии и запрашивать помощь, когда её возможности исчерпаны. Важно понимать, что «автономность» — это не отсутствие человека, а перераспределение его усилий — от рутинных операций к задачам, требующим критического мышления и творческого подхода.

Подобные системы, как QUASAR, являются живыми организмами, и их эволюция будет определяться не только улучшением отдельных компонентов, но и развитием архитектуры, способной адаптироваться к меняющимся условиям. Структура определяет поведение. Истинный прогресс заключается в создании систем, способных не просто решать известные задачи, но и формулировать новые вопросы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.00185.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-03 17:41

🚀 Квантовые новости