1150
Дослідники зі США продемонстрували систему на основі штучного інтелекту, яка автоматизує потужний метод комп’ютерного моделювання поведінки атомів у матеріалах. За даними Interesting Engineering, цей підхід може суттєво прискорити відкриття нових матеріалів для батарей, аерокосмічної техніки та електроніки.
Йдеться про так звані атомістичні симуляції — обчислення, що передбачають, як атоми взаємодіють між собою в різних умовах. Нова система на базі ШІ бере на себе організацію і проведення таких симуляцій від початку і до кінця, зводячи до мінімуму ручне втручання людини.
Від ручного керування до автономного ШІ
Науковці з Національної лабораторії Аргонн Міністерства енергетики США розробили багатоагентний каркас (framework), у якому кілька спеціалізованих ШІ-агентів співпрацюють між собою. Вони виконують завдання, інтерпретують дані та ухвалюють рішення з обмеженою участю людини.
За словами дослідників, така система може скоротити час відкриття нових матеріалів з місяців або років до лічених днів. Це особливо важливо, адже науковий пошук має ітеративний характер: навіть невдалий експеримент дає інформацію, що впливає на наступну гіпотезу. Автоматизація цього циклу дає змогу значно пришвидшити рух від ідеї до перевіреного результату.
Один із провідних авторів роботи Субраманіян Санкаранараянан (Subramanian Sankaranarayanan) наголошує, що система знижує бар’єр для використання атомістичних симуляцій і робить їх доступнішими для широкого кола науковців, а не лише для вузького кола фахівців із суперкомп’ютерного моделювання.
Як працює багатоагентний каркас
Розроблена система являє собою «команду» взаємодіючих агентів. Кожен агент виконує свою частину роботи: готує вхідні дані, запускає симуляції, аналізує проміжні результати, виявляє помилки та коригує подальші кроки. Агентам дозволено обмінюватися інформацією, критикувати результати одне одного і поєднувати дані з різних джерел.
Архітектуру каркаса створювали у співпраці з дослідниками з Advanced Photon Source — ще одного наукового центру Міністерства енергетики США, який також працює на базі лабораторії Аргонн. Такий підхід дозволив інтегрувати у систему різноманітні наукові інструменти й програмні засоби.
Як підкреслює колишня наукова співробітниця Argonne Катаріна Вріза (Katerina Vriza), багатоагентний ШІ-каркас упорядковує та спрощує використання різних інструментів для виконання й аналізу симуляцій. Замість того щоб дослідник вручну запускав окремі програми та стежив за сумісністю форматів, це бере на себе система.
Взаємодія з людиною: один запит — повна симуляція
Для користувача робота з системою максимально спрощена. Людині достатньо ввести високорівневий запит — наприклад: «обчисли температуру плавлення сплаву золото–мідь». Після цього багатоагентний каркас самостійно розбиває задачу на підзадачі, підбирає потрібні інструменти, проводить симуляції й аналізує дані.
За повідомленням розробників, уже за кілька хвилин система може видати детальну відповідь. При цьому виконання обчислень виявилося значно швидшим і з меншою кількістю помилок, ніж коли ті самі кроки виконує людина вручну.
Такий підхід не лише економить час дослідників, а й допомагає стандартизувати процедури, зменшити людський фактор і забезпечити відтворюваність результатів. Однак автори наголошують, що йдеться про інструмент підтримки, а не повну заміну людини: саме науковці формулюють задачі, оцінюють надійність підсумкових висновків і вирішують, які експерименти проводити далі.
Наразі багатоагентна ШІ-система показала потенціал для різкого прискорення матеріалознавчих досліджень. Подальший розвиток таких каркасів може зробити складні симуляції звичною частиною роботи значно більшої кількості лабораторій у всьому світі.
Багатоагентна ШІ-система пришвидшує відкриття нових матеріалів з’явилася спочатку на Цікавості.
