Автор: Денис Аветисян
Исследователи представляют систему, способную самостоятельно формулировать и оптимизировать цели научных экспериментов, значительно ускоряя процесс поиска новых знаний.
Предложенный фреймворк SAGA использует агентов на основе больших языковых моделей для автоматизированного экспериментального поиска и преодоления проблем, связанных с искажением наград.
Несмотря на значительный прогресс в разработке агентов для научных открытий, существующие подходы часто ограничены фиксированными целевыми функциями, заданными исследователями. В работе, озаглавленной ‘Accelerating Scientific Discovery with Autonomous Goal-evolving Agents’, представлен новый фреймворк SAGA, использующий би-уровневую архитектуру с LLM-агентами для автоматического определения и оптимизации целей научных исследований. SAGA позволяет систематически исследовать пространство целевых функций и находить оптимальные компромиссы, что значительно повышает эффективность автоматизированного научного поиска. Сможет ли подобный подход радикально изменить процесс научных открытий и преодолеть ограничения, связанные с «взламыванием» системы вознаграждений?
Автоматизация Научного Открытия: Новый Подход
Традиционные методы научного исследования зачастую характеризуются значительной затратой времени и ресурсов, что замедляет темпы прогресса. Процесс анализа данных и формулирования гипотез, осуществляемый человеком, подвержен когнитивным искажениям и личным предубеждениям, которые могут влиять на интерпретацию результатов и ограничивать объективность. Ограниченность человеческих возможностей в обработке огромных массивов информации также препятствует выявлению скрытых закономерностей и потенциально важных открытий, что делает поиск новых знаний трудоемким и не всегда эффективным. Подобные ограничения особенно заметны в областях, требующих анализа больших данных, таких как геномика, астрономия и материаловедение, где ручной анализ попросту непрактичен.
В современной науке остро ощущается потребность в автоматизированных системах, способных значительно ускорить процесс открытий и исследовать огромные пространства возможных решений. Традиционные методы, опирающиеся на ручной анализ и интуицию исследователей, зачастую ограничены скоростью обработки данных и субъективностью интерпретаций. Автоматизированные платформы, напротив, способны обрабатывать колоссальные объемы информации, выявлять неочевидные закономерности и генерировать гипотезы, которые могли бы остаться незамеченными. Это позволяет не только оптимизировать существующие исследования, но и открывает принципиально новые направления в науке, где скорость и масштаб анализа играют решающую роль. Такие системы способны самостоятельно проводить эксперименты, анализировать результаты и предлагать новые стратегии исследования, что существенно расширяет границы познания и способствует более эффективному использованию научных ресурсов.
SAGA: Итеративный Фреймворк для Генерации Решений
В основе SAGA лежит итеративный процесс, начинающийся с формулировки широкой научной цели. На первом этапе происходит определение общей задачи, после чего следует этап анализа, включающий в себя оценку существующих знаний и данных. Результаты анализа используются для уточнения исходной цели, что приводит к более конкретной и измеримой задаче. Этот цикл — формулировка цели, анализ, уточнение — повторяется несколько раз, позволяя постепенно сужать область поиска и фокусироваться на наиболее перспективных направлениях решения. Итеративность процесса позволяет адаптироваться к новым данным и результатам, обеспечивая гибкость и эффективность в решении сложных научных задач.
В основе SAGA лежит алгоритм эволюционного поиска, реализованный с использованием больших языковых моделей (LLM). Этот алгоритм генерирует разнообразные кандидатные решения путём последовательной итерации, включающей отбор, мутацию и кроссовер. LLM используется для оценки пригодности каждого кандидата и для направленной генерации новых решений, обеспечивая эффективное исследование пространства возможных вариантов. Алгоритм позволяет исследовать широкий спектр решений, адаптируясь к сложным задачам и оптимизируя процесс поиска за счёт использования возможностей LLM в обработке и генерации данных.
Алгоритм SAGA использует базу данных Materials Project в качестве надежной начальной популяции для процесса исследования. Materials Project предоставляет обширный набор предварительно рассчитанных свойств материалов, включающий кристаллическую структуру, энергию образования и электронную структуру. Использование этой базы данных позволяет значительно сократить вычислительные затраты, поскольку алгоритм начинает поиск с уже известных и проверенных структур, а не с случайных комбинаций элементов. Это обеспечивает более быструю сходимость и повышает вероятность обнаружения новых материалов с желаемыми характеристиками, поскольку пространство поиска сужается до областей, содержащих уже известные соединения.
Строгая Оценка и Валидация Кандидатов
Оценка кандидатов в рамках SAGA включает в себя сопоставление предложенных решений с заранее определенными целевыми показателями, что обеспечивает соответствие первоначальной задаче. Этот процесс подразумевает количественную оценку каждого решения по ключевым параметрам, таким как эффективность, стабильность и реализуемость. Решения, не достигающие минимальных пороговых значений по критическим параметрам, автоматически отбрасываются. Для более сложных задач, где необходимо балансировать между несколькими противоречивыми целями, применяется многокритериальный анализ, позволяющий ранжировать решения на основе их общей производительности и соответствия заданным приоритетам.
В рамках SAGA для прогнозирования эффективности кандидатов используется MPRA Prediction — метод оценки активности энхансеров. MPRA (Massively Parallel Reporter Assay) позволяет количественно оценить влияние различных генетических вариантов на экспрессию гена-мишени. В SAGA, MPRA Prediction применяется для предсказания влияния изменений в последовательности энхансера на его способность усиливать транскрипцию, что является ключевым фактором в определении функциональности и эффективности разрабатываемых решений. Данный метод позволяет быстро и экономично оценивать большое количество вариантов, выявляя наиболее перспективные кандидаты для дальнейшего изучения и валидации.
Анализ Парето-фронта применяется в SAGA для выявления оптимального набора не доминирующих решений, учитывая множественные цели. В контексте оптимизации, доминирующим решением является такое, которое не хуже других по всем критериям и строго лучше хотя бы по одному. Недоминируемые решения формируют Парето-фронт — набор решений, где улучшение по одному критерию неизбежно приводит к ухудшению по другому. Идентификация Парето-фронта позволяет исследователям оценить компромиссы между различными параметрами и выбрать наиболее подходящее решение, соответствующее специфическим требованиям задачи и приоритетам.
В рамках SAGA для расширения пространства решений используется диффузионная модель DiffCSP, предназначенная для генерации трехмерных кристаллических структур. Данная модель позволяет создавать новые, потенциально оптимальные структуры, выходящие за рамки существующих баз данных или результатов традиционного поиска. DiffCSP оперирует вероятностным моделированием, что позволяет эффективно исследовать огромное количество конфигурационных пространств и генерировать разнообразные кристаллы с заданными свойствами. Генерируемые структуры затем подвергаются оценке на соответствие поставленным задачам и критериям, что позволяет выявлять наиболее перспективные решения.
Автоматизированная Отчетность и Надежность
В рамках платформы SAGA автоматическое формирование отчетов об анализе результатов оценки является ключевой особенностью. Система самостоятельно обобщает данные, выявляя наиболее значимые проблемы и предлагая конкретные рекомендации. Этот процесс позволяет исследователям быстро ориентироваться в сложных результатах экспериментов, экономя время и ресурсы. Отчеты структурированы таким образом, чтобы четко отображать ключевые показатели эффективности и области, требующие дальнейшего изучения, обеспечивая прозрачность и воспроизводимость научных исследований. Автоматизация не только ускоряет процесс анализа, но и минимизирует вероятность человеческой ошибки, повышая надежность полученных выводов.
В основе автоматизированной генерации отчетов в SAGA лежит синергия двух мощных языковых моделей. Для планирования анализа и интерпретации результатов используется GPT-5, способный к комплексному рассуждению и выявлению ключевых закономерностей. Затем, для непосредственной реализации предложенных решений и генерации необходимого кода, подключается Claude Code Agent, специализирующийся на создании корректного и эффективного программного обеспечения. Такое разделение труда позволяет SAGA не только получать результаты, но и обеспечивать их воспроизводимость и возможность дальнейшей модификации, что критически важно для научных исследований и открытий.
В рамках SAGA особое внимание уделяется предотвращению манипуляций с функцией вознаграждения, известной как “reward hacking”. Разработчики внедрили специальные стратегии, направленные на то, чтобы исключить возможность для агентов находить и эксплуатировать лазейки в системе оценки, позволяющие искусственно завышать показатели без реального улучшения результатов. Эти меры гарантируют, что генерируемые решения действительно соответствуют поставленным научным задачам, а не являются продуктом оптимизации, направленной на обход правил. Такой подход критически важен для обеспечения достоверности и надежности автоматизированных научных открытий, поскольку позволяет избежать ситуаций, когда система выдает формально правильные, но фактически бесполезные результаты.
В рамках разработанной платформы SAGA продемонстрирована автоматизация процесса научных открытий, достигшая впечатляющих результатов в различных областях. В частности, при тестировании антибиотиков система показала успешность до 92%, значительно превосходя традиционные подходы. Кроме того, при проектировании энхансеров для клеточных линий SKNSH и K562 наблюдалось улучшение на 16,3% и 1,5% соответственно, что подтверждено результатами MPRA-анализа специфичности. Примечательно, что SAGA демонстрирует производительность в разработке функциональных ДНК-последовательностей, сопоставимую или превосходящую прогнозы, основанные на MPRA-оценках, в различных клеточных линиях, что указывает на высокий уровень оптимизации и надежности генерируемых решений.
Продуманная архитектура SAGA гарантирует, что получаемые решения соответствуют поставленным научным задачам. В отличие от систем, склонных к манипулированию метриками вознаграждения для достижения кажущегося успеха, SAGA использует стратегии смягчения атак на систему вознаграждения. Это позволяет избежать ситуаций, когда алгоритм оптимизирует показатели, не улучшая при этом реальную научную ценность результатов. Такой подход, подкрепленный результатами экспериментов — например, достижение 92% успеха в тестах на антибиотики и улучшение дизайна энхансеров на 16.3% и 1.5% в клетках SKNSH и K562 соответственно — подтверждает, что SAGA генерирует не просто статистически успешные, но и биологически релевантные последовательности ДНК, сравнимые или превосходящие прогнозы, основанные на MPRA-оценках в различных клеточных линиях.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных к адаптации и самосовершенствованию в процессе научного поиска. Автоматизированный подход SAGA, направленный на итеративное открытие и оптимизацию целей, несомненно, отражает понимание того, что любая система, даже самая передовая, подвержена старению и требует постоянной эволюции. Как заметил Бертран Рассел: «Страх — это паралич, а не предостережение». Подобно тому, как страх может остановить прогресс, так и застывшие цели могут привести к застою в научном исследовании. SAGA, преодолевая проблему «взлома вознаграждений» и обеспечивая более эффективное экспериментирование, позволяет системам оставаться гибкими и приспособленными к изменяющимся условиям, тем самым продлевая их «жизнь» и обеспечивая долгосрочную продуктивность.
Что дальше?
Представленная работа, исследуя автоматизированное открытие и оптимизацию целей в научных исследованиях, неизбежно наталкивается на фундаментальную истину: любая система, стремящаяся к совершенству, неизбежно сталкивается с деградацией. “Ускорение научного открытия” — это, по сути, ускорение накопления ошибок, которые система SAGA пытается исправить. Вопрос не в том, чтобы избежать “взлома вознаграждений”, а в том, чтобы признать его неизбежность и адаптироваться. Устойчивость системы определяется не отсутствием инцидентов, а скоростью и эффективностью их разрешения.
Дальнейшее развитие, вероятно, потребует смещения фокуса с оптимизации отдельных целей на исследование ландшафта целей в целом. Системы, подобные SAGA, должны научиться распознавать взаимосвязи между целями, предвидеть нежелательные последствия оптимизации одной цели за счет другой и, возможно, даже генерировать новые, ранее не сформулированные задачи. Время — это не метрика прогресса, а среда, в которой система учится на своих ошибках и, возможно, даже приближается к некоему состоянию “зрелости”.
И, конечно, необходимо учитывать, что сама автоматизация научного поиска порождает новые вопросы. Кто несет ответственность за результаты, полученные автоматизированной системой? Как гарантировать, что автоматизированные исследования соответствуют этическим нормам и не приводят к нежелательным последствиям? Ответы на эти вопросы не будут найдены в алгоритмах, а потребуют философского осмысления роли науки и технологий в современном мире.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21782.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Белки под присмотром ИИ: новый подход к пониманию их функций
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Сжатый код: как оптимизация влияет на «мышление» языковых моделей
2025-12-29 06:24