Ubrzavanje znanstvenog otkrića s AI-om potpomognutim empiričkim…

U svijetu gdje se znanstvena istraživanja brzo razvijaju, postaje sve važnije efikasno i brzo razvijati nove metode i alate. Jedan od najvažnijih alata u ovom procesu je softver za empirička istraživanja. Softver za empirička istraživanja omogućuje znanstvenicima da sistematski testiraju i optimiraju hipoteze, što je ključno za razvoj robustnijih i sveobuhvatnijih odgovora. Međutim, razvoj takvog softvera može biti spor i izazovan, posebno kada se radi o složenim i multifunkcionalnim problemima. To je upravo mjesto gdje umjetna inteligencija (AI) ulazi u sliku. Naš novi AI sustav pomaže znanstvenicima u pisanju empiričkog softvera, dosežući rezultate na nivou stručnjaka na šest različitih, izazovnih problema iz različitih disciplina.

Kako funkcionira naš AI sustav?

Naš AI sustav temelji se na naprednim algoritmima i velikim jezikovnim modelima (LLM) koji su sposobni izvoditi tradicionalne zadatke kodiranja. Sustav je dizajniran tako da prima dobro definirani problem i način evaluacije, te djeluje kao sistematski kod-optimizirajući istraživački motor. On može predložiti nove metodološke i arhitektonske koncepte, implementirati ih kao izvršivi kod i empirički validirati njihovu performansu. Zatim sustav pretražuje i iterira kroz tisuće varijanti koda, koristeći stablo pretraživanja za optimizaciju performansi.

Primjena na različite discipline

Testirali smo naš sustav na šest benchmark problema koji predstavljaju različite multidisciplinarne izazove. Ovi problemi uključuju genomiku, javno zdravstvo, geoprostornu analizu, neuroznanost, vremensku serijsku prognozu i numeričku analizu. Naš sustav je pokazao ekspertne rezultate na svim ovih benchmark problemima, što ukazuje na njegovu fleksibilnost i efikasnost.

Koraci u radu sustava

1. Unos zadatka: Korisnik unosi zadatak koji može biti riješen pomoću empiričkog softvera, uključujući opis problema, metrike za ocjenu i podatke za treniranje, validaciju i evaluaciju.
2. Generiranje ideja: Sustav generira istraživačke ideje, uključujući programsku reprodukciju, optimizaciju i rekombinaciju poznatih metoda, što dovodi do novih i visokoperformantnih pristupa.
3. Implementacija koda: Ideje se implementiraju kao izvršivi kod, a sustav koristi strategiju pretraživanja stabla s gornjom granicom povjerenja (inspiriran AlphaZero) za stvaranje stabla kandidata za softver i odlučivanje koji kandidati zaslužuju daljnje istraživanje.
4. Optimizacija koda: Sustav koristi LLM za prepisivanje koda kako bi pokušao poboljšati njegovu ocjenu kvalitete i iscrpno i umorno izvršiti pretraživanje rješenja na neprethodnenoj razini, brzo identificirajući visokokvalitetna rješenja, smanjujući vrijeme istraživanja s mjeseci na sate ili dane.
5. Izlazni kod: Izlazni kod je verificiran, interpretabilan i reproduktiv.

Demonstracija učinkovitosti

Evaluacija AI sustava za generiranje koda tradicionalno se fokusirala na zadatke iz natjecateljskog programiranja ili softverskog inženjerstva, što, iako vrijedno, ne uhvaća cijeli spektar izazova u znanstvenom otkriću. Naš sustav pokazuje sposobnost ne samo pisanja sintaktički ispravnog koda, nego i generiranja novih rješenja za šest različitih i izazovnih benchmark problema koji potiču granice trenutnih računalnih metoda i ljudskog znanja.

Primjeri benchmark problema

1. Genomika: Sustav je uspješno generirao kod za analizu genoma, što je ključno za razumijevanje genetičkih varijacija i njihove uloge u bolesti.
2. Javno zdravstvo: U javnom zdravstvu, sustav je generirao kod za modeliranje širenja bolesti, što je važno za razumijevanje i prevenciju epidemija.
3. Geoprostorna analiza: U geoprostornoj analizi, sustav je generirao kod za analizu prostornog rasporeda podataka, što je korisno za urbanističko planiranje i upravljanje resursima.
4. Neuroznanost: U neuroznanosti, sustav je generirao kod za analizu neuroimagnih podataka, što je važno za razumijevanje funkcionalne anatomije mozga.
5. Vremenska serijska prognoza: U vremenskoj serijskoj prognozi, sustav je generirao kod za predviđanje vremenskih uvjeta, što je korisno za meteorologiju i klimatologiju.
6. Numerička analiza: U numeričkoj analizi, sustav je generirao kod za rješavanje složenih matematičkih problema, što je važno za inženjering i fiziku.

Zaključak

Naš AI sustav predstavlja revolucionarni napredak u pisanju empiričkog softvera za znanstvena istraživanja. Njegova sposobnost generiranja visokokvalitetnog koda za različite discipline i izazovne probleme pokazuje njegovu fleksibilnost i efikasnost. Sustav ne samo da ubrzava znanstvena otkrića, nego i otvara nove mogućnosti za istraživanje i inovacije.

Česta pitanja

1. Kako se moj postojeći kod može integrirati s vašim AI sustavom?

Naš sustav je dizajniran tako da se može integrirati s većinom postojećeg koda. Možete unijeti svoj postojeći kod kao početnu točku, a naš sustav će ga koristiti kao osnovu za generiranje novih ideja i optimizaciju.

2. Koliko je skup vaš AI sustav?

Cijena našeg AI sustava varira u zavisnosti od vaših potreba i skala projekta. Kontaktirajte naš tim za više informacija o cijenama i paketima.

3. Može li vaš sustav raditi s različitim programskim jezicima?

Da, naš sustav podržava različite programske jezike, uključujući Python, R, Java i C++. Možete odabrati jezik koji je najprikladniji za vaš projekt.

4. Koliko je brzo vaš sustav može generirati kod?

Brzina generiranja koda ovisi o složenosti problema i dostupnosti podataka. Naš sustav je sposoban generirati visokokvalitetan kod za složene probleme u roku od nekoliko sati ili dana, u poređenju s mjesecima potrebnim za ručno kodiranje.

5. Može li vaš sustav biti prilagođen za specifične potrebe mojeg projekta?

Da, naš sustav je fleksibilan i može se prilagoditi specifičnim potrebama vašeg projekta. Možete unijeti svoje specifične zahtjeve i direktive za metode koje želite prioritetizirati.

Ovaj članak je napisan s ciljem da pruži pregled našeg AI sustava za generiranje empiričkog softvera i njegovih mogućnosti. Ako imate dodatna pitanja ili želite više informacija, ne oklijevajte kontaktirati naš tim.