«`html
Использование искусственного интеллекта (ИИ) для ускорения научных открытий
Использование передовых вычислительных методов в физических науках становится важным для ускорения научных открытий. Это включает интеграцию больших языковых моделей (LLM) и симуляций для улучшения генерации гипотез, экспериментального проектирования и анализа данных. Автоматизация этих процессов направлена на упрощение и демократизацию доступа к передовым научным инструментам, расширение границ научных знаний и повышение эффективности в различных научных областях.
Практические решения и ценность
Исследователи сталкиваются с значительными трудностями в эффективном моделировании наблюдательной обратной связи и ее интеграции с теоретическими моделями в физических науках. Традиционные методы часто требуют универсального подхода, который можно применять в различных научных областях, что приводит к неэффективности и ограничивает потенциал для инновационных открытий. Очевидна необходимость более комплексной и адаптивной структуры для решения этой проблемы и продвижения научного исследования.
Существующие исследования включают настройку LLM с использованием данных, специфичных для области, для выравнивания с научной информацией. Методы, такие как Chain-of-Thoughts prompting, FunSearch и Eureka, используют LLM для решения проблем. Поиск нейронной архитектуры (NAS) оптимизирует архитектуру нейронной сети и непрерывные параметры. Техники, такие как символьная регрессия, молекулярное проектирование на основе популяции и дифференцируемые симуляции, используются для продвижения научных открытий. Эти подходы интегрируют LLM с внешними ресурсами для генерации гипотез и оптимизации, улучшая эффективность и область автоматизированного научного исследования.
Исследователи из MIT CSAIL, CMU LTI, UMass Amherst и MIT-IBM Watson AI Lab представили новую двухуровневую оптимизационную структуру под названием Scientific Generative Agent (SGA). Этот подход интегрирует LLM и симуляции для улучшения процесса научного открытия, нацелен на преодоление конкретных областей и предлагает унифицированный метод для физических наук. Структура объединяет знаниевые, абстрактные рассуждения LLM с вычислительными возможностями симуляций, обеспечивая более комплексный подход к научному исследованию.
SGA использует двухуровневый процесс, где LLM генерируют гипотезы на внешнем уровне, а симуляции оптимизируют непрерывные параметры на внутреннем уровне. Исследователи использовали наборы данных QM9 для молекулярного проектирования и дифференцируемые симуляторы Material Point Method (MPM) для обнаружения законов состава. Структура итеративно уточняет гипотезы, интегрируя дискретные символьные переменные и непрерывные параметры, оптимизируя свойства материалов и подгоняя молекулярные структуры. Этот подход продемонстрировал превосходную производительность в идентификации точных решений по различным задачам, включая нелинейные упругие материалы и конкретные квантовомеханические свойства.
Исследование продемонстрировало значительные результаты, SGA превзошел другие методы. В обнаружении законов состава SGA достиг уменьшения потерь на 50% по сравнению с базовыми значениями. SGA успешно оптимизировал молекулы с конкретными квантовыми свойствами для молекулярного проектирования, достигнув значения потерь 0.0001 в задаче разрыва HOMO-LUMO, по сравнению с 0.003 в традиционных методах. Двухуровневый подход оптимизации структуры последовательно обеспечивал более низкие значения потерь по различным задачам, доказывая его эффективность в точной идентификации новых научных решений. Эти результаты подчеркивают существенные улучшения производительности и точности, обеспечиваемые SGA.
В заключение, исследование представляет SGA, двухуровневую оптимизационную структуру, объединяющую LLM и симуляции для научных открытий. SGA отличается в генерации и уточнении гипотез, что приводит к значительным улучшениям в обнаружении законов состава и молекулярном проектировании. Результаты показывают существенное снижение значений потерь, демонстрируя точность и эффективность SGA. Этот инновационный подход предлагает универсальное междисциплинарное решение для научного исследования, повышая потенциал для открытий и продвигая методики исследований. Исследование подчеркивает важность интеграции передовых вычислительных методов для преодоления традиционных ограничений в научном исследовании.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит его исследователям. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 42k+ ML SubReddit.
Используйте искусственный интеллект для развития вашего бизнеса. Определите области, где можно применить автоматизацию и какие KPI вы хотите улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно, анализируя результаты и опыт для расширения автоматизации.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
