“`html
Использование передовых вычислительных методов в физических науках
Внедрение больших языковых моделей (LLM) и симуляций для улучшения генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа данных становится ключевым для ускорения научных открытий. Автоматизация этих процессов направлена на оптимизацию доступа к передовым научным инструментам, расширение границ научных знаний и повышение эффективности в различных научных областях.
Использование передовых методов в физических науках
Исследователи сталкиваются с проблемой эффективной симуляции 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. Важна необходимость более комплексной и адаптивной структуры для решения этой проблемы и продвижения научного исследования.
Интеграция LLM с внешними ресурсами
Исследования включают тонкую настройку LLM на доменно-специфические данные для соответствия научной информации. Методы, такие как “Цепь Мыслей”, FunSearch и Eureka, используют LLM для решения проблем. Поиск нейронной архитектуры (NAS) оптимизирует архитектуру нейронной сети и непрерывные параметры. Техники, такие как символьная регрессия, молекулярный дизайн на основе популяции и дифференцируемые симуляции, используются для продвижения научных открытий. Эти подходы интегрируют LLM с внешними ресурсами для генерации и оптимизации гипотез, улучшая эффективность и объем автоматизированного научного исследования.
Научный генеративный агент (SGA)
Исследователи из MIT CSAIL, CMU LTI, UMass Amherst и MIT-IBM Watson AI Lab представили новую двухуровневую структуру оптимизации под названием “Научный Генеративный Агент” (SGA). Этот подход интегрирует LLM и симуляции для улучшения научного процесса и направлен на преодоление специфических областей и предложение унифицированного метода в физических науках. Структура объединяет знание, абстрактные рассуждения LLM и вычислительные возможности симуляций, обеспечивая более комплексный подход к научному исследованию.
Превосходство SGA
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 дизайна и дифференцируемые симуляторы метода материальной точки (MPM) для открытия законов связи. Структура итеративно уточняет гипотезы, интегрируя дискретные символьные переменные и непрерывные параметры, оптимизируя свойства материалов и подгоняя молекулярные структуры.
Результаты и значимость
Исследование продемонстрировало значительные результаты, при этом SGA превзошел другие методы. В открытии законов связи SGA достиг уменьшения потерь на 50% по сравнению с базовыми показателями. SGA успешно оптимизировал молекулы с определенными квантовыми свойствами для молекулярного дизайна, достигнув значения потери 0,0001 в задаче разрыва HOMO-LUMO, по сравнению с 0,003 в традиционных методах. Двухуровневый подход оптимизации структуры последовательно демонстрировал более низкие значения потерь в различных задачах, подтверждая его эффективность в точной идентификации новых научных решений.
Заключение
Исследование представляет SGA, двухуровневую структуру оптимизации, объединяющую LLM и симуляции для научных открытий. SGA превосходит в генерации и уточнении гипотез, что приводит к значительным улучшениям в открытии законов связи и молекулярном дизайне. Результаты показывают существенное уменьшение значений потерь, демонстрируя точность и эффективность SGA. Этот инновационный подход предлагает универсальное, междисциплинарное решение для научного исследования, улучшая потенциал для открытий и развивая методики исследований.
Это оригинальный текст статьи: ссылка на статью. Все права защищены. Подписывайтесь на наши аккаунты в Twitter – ссылка на Twitter, Telegram – ссылка на Telegram, Discord – ссылка на Discord и LinkedIn – ссылка на LinkedIn.
Готовы улучшить свою компанию с помощью ИИ?
Обратитесь к нам для консультации по внедрению и использованию ИИ в вашем бизнесе. Мы поможем определить потенциальные области автоматизации и подобрать подходящие решения. Следите за новостями и советами по использованию ИИ в нашем Телеграм-канале – ссылка на Телеграм-канал и Twitter – ссылка на Twitter.
Используйте AI Sales Bot для улучшения работы вашего бизнеса
AI Sales Bot – это инновационный ассистент в продажах, который поможет вам взаимодействовать с клиентами, генерировать контент, и оптимизировать ваш отдел продаж. Попробуйте AI Sales Bot прямо сейчас – ссылка на AI Sales Bot.
AI Lab itinai.ru – ваш партнер в области искусственного интеллекта
Узнайте, как решения AI Lab itinai.ru могут оптимизировать ваши процессы и улучшить эффективность вашего бизнеса. Будущее уже здесь!
“`
