Автор: Денис Аветисян
Новая система Aster, основанная на принципах автономного исследования, значительно превосходит существующие методы в решении сложных научных задач.
Aster — это AI-агент, использующий оптимизацию кода и GPU-вычисления для достижения более чем 20-кратного ускорения в процессе научных открытий, подтвержденного на базе ZAP-Bench.
Несмотря на значительный прогресс в автоматизации научных исследований, существующие подходы часто ограничены скоростью и масштабируемостью. В данной работе представлена система ‘Aster: Autonomous Scientific Discovery over 20x Faster Than Existing Methods’, интеллектуальный агент, способный к автономному научному открытию с ускорением более чем в 20 раз по сравнению с существующими фреймворками. Aster демонстрирует впечатляющие результаты в задачах оптимизации кода, машинного обучения и даже биологических исследованиях, достигая передовых результатов в таких областях, как решение задачи Эрдоша о минимальном перекрытии и оптимизация GPU-ядра TriMul. Сможет ли Aster кардинально ускорить темпы научных открытий и расширить границы решаемых задач в самых разных областях?
Предел Научного Прогресса: Узкое Горлышко Инноваций
Традиционные научные процессы зачастую характеризуются значительной трудоемкостью и требуют существенных усилий со стороны исследователей, что замедляет прогресс в различных дисциплинах. Этот фактор обусловлен необходимостью ручного проведения экспериментов, анализа данных и итеративной оптимизации моделей. Поиск новых решений, особенно в сложных областях, таких как материаловедение или биология, может занимать годы, поскольку исследователи вынуждены последовательно исследовать ограниченное число гипотез. Отсутствие эффективных инструментов для автоматизации и ускорения этих процессов создает серьезное препятствие для научного прогресса, ограничивая возможности для инноваций и открытий. Задержки в получении результатов не только увеличивают временные затраты, но и снижают общую эффективность научных исследований, требуя значительных ресурсов и усилий для преодоления возникающих трудностей.
Существующие автоматизированные платформы, такие как OpenEvolve, демонстрируют определенную полезность в научных исследованиях, однако их возможности оказываются недостаточными при решении сложных и не имеющих четко определенных границ задач. Эти системы часто ограничены жесткими рамками алгоритмов и требуют значительных усилий по адаптации к новым условиям или направлениям исследований. Несмотря на свою функциональность, они не способны эффективно исследовать огромные пространства возможных решений, необходимые для прорывных открытий, что замедляет темпы научных разработок и требует от исследователей существенных временных затрат на ручную настройку и оптимизацию процессов. Данное ограничение подчеркивает необходимость разработки более гибких и производительных инструментов автоматизации, способных самостоятельно адаптироваться к изменяющимся требованиям и масштабироваться для решения задач любой сложности.
Основным препятствием для ускорения научных открытий является колоссальная вычислительная сложность, связанная с исследованием огромных пространств возможных решений и оптимизацией алгоритмов. Традиционные методы часто оказываются непомерно затратными по времени и ресурсам, что существенно замедляет прогресс. Разработанная система Aster демонстрирует значительный прорыв в этой области, обеспечивая более чем 20-кратное увеличение скорости работы по сравнению с существующими фреймворками, такими как OpenEvolve. Это достигается за счет инновационных подходов к оптимизации и параллельным вычислениям, позволяющим эффективно исследовать гораздо более обширные пространства решений и находить оптимальные алгоритмы в существенно сокраченные сроки. Такое увеличение производительности открывает новые возможности для автоматизации научных исследований и ускорения темпов открытий в различных дисциплинах.
Aster: Автономный Агент Научного Прогресса
Aster представляет собой автономного агента искусственного интеллекта, использующего большие языковые модели (LLM) для итеративного улучшения кода и автоматизации процесса научных открытий. В основе работы Aster лежит последовательное применение LLM для анализа, модификации и оптимизации программного обеспечения, предназначенного для решения сложных научных задач. Этот подход позволяет агенту самостоятельно разрабатывать и совершенствовать алгоритмы, минимизируя необходимость ручного вмешательства и значительно ускоряя процесс исследования. Использование LLM обеспечивает адаптацию к различным задачам и позволяет Aster эффективно работать в широком спектре научных областей.
Агент Aster использует большие языковые модели (LLM), такие как Gemini 2.0 Flash и Claude 3.7 Sonnet, для исследования и уточнения решений сложных задач. Эти LLM применяются в цикле итеративного улучшения кода, позволяя Aster автоматизировать процесс научных открытий. В частности, модели используются для генерации, оценки и модификации алгоритмов, направленных на решение поставленной проблемы, обеспечивая тем самым автономное исследование и оптимизацию.
Архитектура Aster принципиально отличается от существующих фреймворков, обеспечивая значительное ускорение процесса решения задач — более чем в 20 раз. Например, в задаче упаковки окружностей (Circle Packing Problem) Aster достиг результата 2.635 всего за 5 итераций, в то время как OpenEvolve потребовалось 115 итераций для достижения аналогичного результата. Данное ускорение обусловлено оптимизацией алгоритма и эффективным использованием больших языковых моделей для итеративного улучшения кода и поиска оптимальных решений.
Проверка на Практике: Подтверждение Эффективности
Модель Aster установила новый рекорд скорости обучения в NanoGPT Speedrun, завершив процесс за 95.2 секунды. Этот результат на 1.6 секунды превосходит предыдущий рекорд, составлявший 96.8 секунды, что демонстрирует значительное повышение эффективности обучения модели в данной задаче.
В ходе выполнения задачи ZAP-Bench, направленной на предсказание активности зебрафишек, модель Aster достигла уровня производительности, сопоставимого с человеческим, при значительно сниженных вычислительных затратах. Средняя абсолютная ошибка (MAE) составила 0.0182, что свидетельствует о высокой точности предсказаний. При этом, для достижения данного результата потребовалось лишь 1/190 от объема вычислений, необходимых другим системам, что демонстрирует эффективность оптимизации и снижения вычислительной сложности.
Модель Aster успешно решила задачу Эрдоша о минимальном перекрытии за 40 итераций, превзойдя предыдущий рекорд, установленный TTT-Discover. Достигнутое значение составило 0.380874, в то время как предыдущий рекорд составлял 0.380876. Данный результат демонстрирует способность модели к эффективному решению сложных математических задач, требующих оптимизации и высокой точности вычислений.
В задаче шумоподавления данных одноядерных клеток (Single-Cell Denoising) модель Aster показала улучшение по сравнению с результатом, достигнутым TTT-Discover. Средний балл, полученный Aster, составил 0.711, что на 0.002 выше, чем 0.709, зафиксированный для TTT-Discover. Данный результат демонстрирует способность Aster к более эффективной фильтрации шумов и восстановлению исходных данных в задачах анализа отдельных клеток.
Оптимизация TriMul Kernel, критически важного компонента системы AlphaFold, демонстрирует способность Aster к улучшению базовых вычислительных примитивов. Достигнутое время выполнения составило 1114 µs, что на 47 µs быстрее, чем показатель эталонного решения TTT-Discover (1161 µs). Данное улучшение свидетельствует об эффективности предложенных оптимизаций в снижении вычислительных затрат ключевых операций, используемых в сложных научных вычислениях.
Новая Эра Науки: Влияние и Перспективы
Система Aster обладает значительным потенциалом для ускорения научных исследований в различных областях, включая разработку лекарств, материаловедение и фундаментальную физику. Автоматизируя ключевые этапы научного поиска, такие как выдвижение гипотез, проектирование экспериментов и анализ данных, Aster позволяет исследователям значительно сократить время, необходимое для получения новых знаний. В фармацевтике это может привести к более быстрому открытию новых лекарственных препаратов, а в материаловедении — к созданию инновационных материалов с заданными свойствами. В фундаментальной физике автоматизация анализа больших объемов данных, полученных в ходе экспериментов, позволит ученым глубже понять природу Вселенной и открыть новые физические законы. Способность системы к автоматизации не только повышает эффективность исследований, но и открывает возможности для изучения более сложных и масштабных задач, которые ранее были недоступны из-за ограничений во времени и ресурсах.
Гибкость разработанной платформы позволяет проводить стремительный анализ широкого спектра возможных решений, что открывает путь к выявлению принципиально новых научных данных и оптимизации существующих стратегий. Вместо последовательного перебора вариантов, система способна параллельно исследовать множество путей, выявляя неочевидные взаимосвязи и закономерности. Этот подход особенно ценен в задачах, где пространство решений чрезвычайно велико и традиционные методы оказываются неэффективными. Благодаря способности быстро адаптироваться к различным условиям и критериям, платформа предоставляет исследователям мощный инструмент для поиска оптимальных решений в самых сложных областях науки и техники, значительно ускоряя процесс инноваций и открытий.
В дальнейшем планируется значительно расширить функциональные возможности Aster, позволив системе решать еще более сложные научные задачи. Особое внимание будет уделено интеграции платформы с существующими рабочими процессами, используемыми в различных областях науки. Это позволит исследователям бесшовно внедрить Aster в свою повседневную практику, автоматизируя рутинные операции и высвобождая ресурсы для креативной работы. Разработчики стремятся создать систему, которая не просто генерирует новые знания, но и органично вписывается в существующую научную экосистему, облегчая обмен данными и способствуя сотрудничеству между учеными. Реализация этих целей позволит максимально использовать потенциал Aster для ускорения научных открытий и инноваций.
Сокращение временных и ресурсных затрат на проведение научных исследований, обеспечиваемое системой Aster, открывает перспективы для демократизации доступа к знаниям и стимулирования инноваций. Традиционно, научные открытия требовали значительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и высококвалифицированный персонал, что ограничивало возможности исследователей в менее обеспеченных учреждениях или развивающихся странах. Aster, автоматизируя ключевые этапы научного процесса, позволяет исследователям с ограниченными ресурсами эффективно исследовать сложные проблемы и генерировать новые гипотезы. Это не только расширяет круг участников в научной деятельности, но и способствует более быстрому распространению знаний и разработке инновационных решений в различных областях, от медицины до материаловедения. Ожидается, что подобный подход приведет к ускорению темпов научных открытий и позитивно повлияет на социально-экономическое развитие.
Исследование представляет систему Aster, демонстрирующую впечатляющую скорость автономного научного поиска — более чем в двадцать раз превосходящую существующие методы. Этот прорыв, достигаемый благодаря оптимизации кода и использованию GPU-ядер, подчеркивает важность глубокого анализа и переосмысления существующих подходов. Как заметил Джон фон Нейман: «В науке не бывает окончательных ответов, только лучшие приближения». Aster, стремясь к более быстрым и эффективным открытиям, воплощает эту идею, постоянно совершенствуя процесс научного поиска и предоставляя более точные и оперативные результаты. Система, используя возможности больших языковых моделей, как бы взламывает существующие ограничения, открывая новые горизонты в различных научных областях.
Что дальше?
Представленная работа демонстрирует, что автоматизация научного поиска может превзойти существующие подходы в скорости. Однако, ускорение — это лишь один параметр. Настоящий вопрос заключается в том, насколько хорошо эти автоматизированные системы способны выявлять неожиданные закономерности, те самые, которые ускользают от внимания предвзятого наблюдателя. Каждый эксплойт начинается с вопроса, а не с намерения — так и здесь, скорость важна лишь для того, чтобы задать больше вопросов, а не просто быстрее ответить на уже известные.
Очевидным ограничением является зависимость от конкретных вычислительных ресурсов — GPU-ускорение, безусловно, эффективно, но ограничивает масштабируемость и доступность. Интересно было бы увидеть, как подобные агенты адаптируются к гетерогенным вычислительным средам или даже к задачам, требующим минимальных ресурсов. Поиск оптимального баланса между скоростью и энергоэффективностью представляется важной задачей.
В конечном счете, успех таких систем будет определяться не только их способностью генерировать гипотезы, но и способностью опровергать их. Проверка на устойчивость к ложным срабатываниям и шуму в данных — вот где кроется настоящая сложность. Именно здесь требуется не просто алгоритмическая оптимизация, а принципиально новый взгляд на методологию научного поиска.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.07040.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовая суперпозиция: новая интерпретация вероятности
- Ускорение генеративных моделей: новый подход к вычислению матричной экспоненты
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Эффективный параллелизм: iCIPT2 на службе квантифицируемой химии
- Ускорение вычислений: Монте-Карло и линейные системы
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Тензорные сети и комбинаторные поиски: новый подход к сложным задачам
- Квантовая геометрия управления: плавные траектории в пространстве состояний
2026-02-10 11:14