ИИ-боты: новая эра в решении инженерных задач

Инженеры из Университета Дьюка разработали группу ИИ-ботов, способных решать сложные задачи проектирования на уровне опытных ученых. Эта разработка открывает путь к автоматизации рутинных, но специфических задач проектирования, что обещает взрывной рост достижений в различных областях.

Проблемы, с которыми справляются ИИ, относятся к классу некорректно поставленных обратных задач проектирования. Это означает, что исследователи знают желаемый результат, но сталкиваются с бесконечным множеством возможных решений без четкого указания, какое из них оптимальное. Ранее для решения подобных задач применялись глубокие нейронные сети, а также метод, получивший название "нейро-сопряженный".

В новой работе команда использовала тот же подход, но вместо человека задачи выполняли агентные системы на базе больших языковых моделей (LLM). Идея заключалась в создании "искусственного ученого", способного самостоятельно изучать физику метаматериалов и находить решения.

Эта система состоит из нескольких LLM-агентов, каждый из которых выполняет свою функцию. Один агент отвечает за сбор и организацию данных, другой пишет код для нейронной сети, третий проверяет точность, а четвертый применяет метод "нейро-сопряжения". Всеми процессами управляет главный LLM, обеспечивающий взаимодействие между агентами. Система способна оценивать необходимость дополнительных данных или текущий прогресс, информируя пользователя о ходе своей работы.

"Этот ИИ буквально сообщает вам, когда сталкивается с убывающей отдачей и нуждается в новых данных, или когда он удовлетворен снижением ошибки и может продолжать итерации", — поясняет Дари Лу, ведущий автор исследования. "Это похоже на интуицию, которую ученый развивает со временем, и, вероятно, это была самая сложная часть для программирования".

Эксперименты показали, что, хотя в среднем ИИ не превосходил аспирантов по количеству попыток, его лучшие решения были очень близки к оптимальным. В области, где важен один превосходный результат, такие достижения сравнимы с человеческими.

Разработчики уверены, что агентные системы могут решать даже самые сложные задачи при грамотной настройке и могут быть применены во множестве областей, выходящих за рамки вычислительной электромагнетики. "Мы находимся на пороге того момента, когда такие системы смогут значительно повысить продуктивность высококвалифицированных специалистов", — заключает Лу. По мнению профессора Уилли Падилла, "ИИ-системы, способные проводить собственные исследования и совершенствовать свои методы, приведут к существенным прорывам в расширении человеческих знаний".