Совместный разум машин: новая эра научных открытий

Автор: Денис Аветисян

Многоагентные системы открывают путь к автоматизированному поиску эффективных моделей в научной машинном обучении.

В этой системе, основанной на принципах эволюции, человек задает лишь начальные условия и критерии оценки, после чего специализированные агенты – от поисковиков знаний до отладчиков – автономно предлагают, реализуют и тестируют решения, а результаты каждой итерации служат основой для дальнейшей мутации и оптимизации, создавая саморазвивающуюся экосистему для решения сложных задач.

AgenticSciML представляет собой фреймворк для совместной работы интеллектуальных агентов, превосходящий одиночные системы и обнаруживающий новые подходы к декомпозиции областей и обучению физически обоснованных операторов.

Несмотря на прогресс в машинном обучении для научных вычислений, разработка эффективных архитектур и стратегий обучения SciML остается сложной задачей, требующей экспертных знаний. В настоящей работе представлена система ‘AgenticSciML: Collaborative Multi-Agent Systems for Emergent Discovery in Scientific Machine Learning’, представляющая собой многоагентный фреймворк, в котором взаимодействующие ИИ-агенты совместно решают задачи SciML, превосходя по эффективности как одноагентные системы, так и подходы, разработанные человеком. Данный подход позволил обнаружить новые стратегии, включая адаптивную декомпозицию области и обучение операторов с учетом физических законов. Не открывает ли это путь к созданию масштабируемых, прозрачных и автономных систем для научных открытий?

Экосистемы, а не Инструменты: Вызовы Научного Машинного Обучения

Традиционное SciML ограничено экспертными знаниями и ручным моделированием, что снижает масштабируемость и адаптивность. Такой подход требует значительных усилий по разработке и поддержке каждой модели, замедляя научные открытия и ограничивая исследование сложных систем.

Современные методы машинного обучения часто игнорируют базовые физические законы, приводя к ненадежным или неэффективным предсказаниям. Отсутствие интеграции фундаментальных принципов может приводить к экстраполяции за пределы применимости модели, генерируя нефизические результаты.

Результаты, полученные для многовходного обучения оператора, демонстрируют высокую точность предсказаний чемпионного решения на валидационном наборе данных, практически совпадающую с истинными значениями.

Необходима новая парадигма, объединяющая мощь данных и rigor физики, для ускорения научных открытий. Такой подход позволит создавать модели, точно предсказывающие и соответствующие фундаментальным законам природы.

Каждый деплой – маленький апокалипсис, и никто не пишет пророчества после его исполнения.

Агенты в Симбиозе: Многоагентная Система AgenticSciML

AgenticSciML использует многоагентную систему, состоящую из специализированных агентов – Предлагающего, Критика, Инженера, Отладчика и других – для совместного решения научных задач. Каждый агент обладает определенной ролью и компетенцией, обеспечивая эффективное распределение нагрузки и решение сложных проблем.

Центральным элементом системы является Постоянная База Знаний, накапливающая и совершенствующая успешные стратегии. Она служит основой для обучения и позволяет системе кумулятивно улучшать результаты, избегая повторения ошибок.

Механизм отбора решений для расширения дерева решений всегда выбирает лучшее решение для мутации, обеспечивая эксплуатацию, и дополняет его решениями, отобранными на основе голосования большинства агентов, что обеспечивает баланс между улучшением известного решения и исследованием перспективных альтернатив, при этом все отборы и мутации выполняются параллельно.

Для обеспечения надежности и обоснованности решений используется Структурированный Процесс Дебатов. Решения подвергаются критической оценке, что позволяет выявить недостатки и выбрать оптимальный вариант.

Предвидение Новых Стратегий: Открытие AgenticSciML

Автономная система AgenticSciML обнаружила метод Adaptive Domain Decomposition – динамическую оптимизацию разбиения задачи на подзадачи. Этот подход повысил вычислительную эффективность при моделировании. Алгоритм автоматически адаптирует размер и границы подзадач в процессе вычислений.

AgenticSciML также выявила стратегию Dynamically Weighted Loss Schedules – динамически изменяющиеся веса функции потерь. Эта стратегия позволяет приоритизировать релевантную информацию в процессе обучения, значительно повышая точность прогнозов.

Предсказания чемпионного решения для обучения оператору антипроизводной на валидационном наборе данных, где входные функции были сгенерированы с использованием GRF с различными масштабами длины, демонстрируют высокую точность.

Кроме того, AgenticSciML успешно применила и усовершенствовала архитектуры Physics-Informed Operator Learning, демонстрируя способность интегрировать физические ограничения в модели машинного обучения. Такой подход позволяет создавать более надежные и обобщаемые модели.

Власть Предсказания: Применение и Результаты AgenticSciML

Фреймворк AgenticSciML продемонстрировал передовые результаты в решении ряда задач, включая решение уравнения Пуассона (точность 3.58×10^-5), аппроксимацию разрывных функций (MSE 1.46×10^-3), и реконструкцию вихревых полей цилиндра. В ходе исследований успешно реализована задача обучения оператору антипроизводной с использованием архитектуры DeepONet.

В частности, AgenticSciML достиг 669-кратного улучшения в решении уравнения Бургера и десятикратного улучшения в реконструкции вихревых полей цилиндра. Строгая оценка производительности была обеспечена агентами “Аналитик результатов” и “Аналитик данных”, подтверждая воспроизводимость и надёжность полученных решений.

Предсказания корневого решения для обучения оператору антипроизводной на валидационном наборе данных, где входные функции были сгенерированы с использованием GRF с различными масштабами длины, показывают стабильные результаты.

AgenticSciML не просто решает уравнения, он создаёт эхо будущего, в котором сложность растёт, а гибкость уступает жёстким схемам.

Эра Автономных Открытий: Будущее AgenticSciML

AgenticSciML представляет собой парадигматический сдвиг в сторону автономного научного открытия, снижая зависимость от человеческой интуиции и ускоряя инновации. В отличие от традиционных подходов, где исследователь формулирует гипотезы, AgenticSciML использует систему агентов, способных самостоятельно генерировать, тестировать и анализировать научные идеи.

Будущие исследования будут сосредоточены на расширении команды агентов, обогащении базы знаний и решении все более сложных задач. Особое внимание планируется уделить интеграции различных источников данных, включая экспериментальные результаты, научную литературу и общедоступные базы данных. Разработка механизмов самообучения и адаптации агентов позволит системе эффективно справляться с неопределенностью.

Сочетая сильные стороны искусственного интеллекта и научных принципов, AgenticSciML прокладывает путь к новой эре эмпирических открытий и технологического прогресса. Развитие подобных систем позволит автоматизировать рутинные научные задачи, освобождая ученых для более творческой работы и значительно ускоряя открытие новых знаний.

В AgenticSciML наблюдается не стремление к созданию идеальной, безошибочной системы, а скорее культивирование среды, где из взаимодействия агентов рождаются неожиданные решения. Это напоминает о словах Блеза Паскаля: “Люди обычно жалуются на то, что у них слишком много проблем, но они сами создают их себе, не умея спокойно сидеть в комнате.” В данном контексте, ‘комната’ – это заданная проблема, а ‘неумение спокойно сидеть’ – это попытки построить жёсткую, заранее заданную модель. Система, которая не допускает сбоев, действительно мертва, ведь именно через эксперименты, адаптацию и преодоление ошибок проявляется истинный потенциал автоматизированного научного открытия. Подход, основанный на взаимодействии агентов, позволяет системе эволюционировать, а не просто функционировать по заданному алгоритму.

Что же дальше?

Работа, представленная здесь, не столько решает проблему, сколько обнажает её истинный масштаб. Системы, стремящиеся к автоматизированному научному открытию, неизбежно сталкиваются с парадоксом: каждая оптимизация архитектуры – это пророчество о будущем сбое, о той точке, где модель перестанет отражать реальность, а начнет её искажать. AgenticSciML – лишь одна из итераций в бесконечном цикле, где агенты учатся друг у друга, но каждый урок несет в себе семя новой ошибки. И это не недостаток, а закономерность.

Вопрос не в том, как создать идеальную систему, а в том, как смириться с её неизбежной эволюцией. Вместо погони за абсолютной точностью, следует обратить внимание на устойчивость к изменениям, на способность системы адаптироваться к новым данным и признавать собственные ошибки. Попытки формализовать научное открытие, загнать его в рамки алгоритмов, напоминают попытки удержать облако в ладони.

Будущее лежит не в усложнении архитектуры, а в принятии её несовершенства. Система, способная к саморефлексии, к признанию границ собственного знания, – вот к чему следует стремиться. Она не будет давать готовые ответы, но научится задавать правильные вопросы, и в этом – её истинная ценность. Ведь, в конечном счете, наука – это не поиск истины, а процесс её постоянного переосмысления.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.07262.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-11 13:26

🚀 Квантовые новости