Նախընտրելի
Մենք սովոր ենք, որ աստղագիտության մեջ հայտնագործություններն անում են մարդիկ՝ աստղադիտակներով, սպեկտրոգրաֆներով և համբերությամբ: Սակայն տվյալների ծավալներն աճում են այնքան արագ, որ ավանդական ալգորիթմներն արդեն չեն հասցնում: Տիեզերական վիճակագրությունը, Տիեզերքի էվոլյուցիայի մոդելավորումը, սկզբնական պայմանների վերակառուցումը. այս ամենը պահանջում է հաշվարկներ, որոնք նույնիսկ սուպերհամակարգիչները դժվարությամբ են կատարում: Եվ ահա ասպարեզ է գալիս մի նորույթ՝ MadEvolve ծրագիրը, որն ինքնուրույն բարելավում է գիտական կոդն ավելի լավ, քան դա արել են գիտնականների սերունդները: Հոդվածը հրապարակվել է arXiv նախատպագիր հարթակում:
MadEvolve. թվային աշակերտ, որը զարգացնում է ալգորիթմները
Պատկերացրեք մի համակարգ, որը վերցնում է մարդու կողմից գրված կոդը՝ նախատեսված կոսմոլոգիական բարդ խնդիրների համար, և սկսում է այն անվերջ բարելավել: Այն պարզապես սխալներ չի ուղղում, այլ առաջարկում է նոր գաղափարներ, փոխում է կառուցվածքը և վերագրում տրամաբանությունը: Եվ դա անում է ավելի արագ ու արդյունավետ, քան ցանկացած մարդ:
MadEvolve-ը համատեղում է երկու հզոր մոտեցում.
- Մեծ լեզվական մոդելներ (LLM) — դրանք գեներացնում են կոդի փոփոխության տարբերակներ՝ ինչպես շատ խելացի ծրագրավորող:
- Էվոլյուցիոն ծրագրավորում — բնական ընտրության թվային անալոգը, որտեղ լավագույն տարբերակները «գոյատևում» են և տալիս «սերունդներ»:
Համակարգը վերցնում է «ծնողական» ալգորիթմը, խնդրում LLM-ին առաջարկել մուտացիաներ, թեստավորում է նոր տարբերակները ըստ խիստ ֆիզիկական չափանիշների և ընտրում ուժեղագույններին: Գործընթացը կրկնվում է այնքան ժամանակ, մինչև ստացվում է ելակետային տարբերակից զգալիորեն ավելի լավ արդյունք:
Բեկում հաշվարկային կոսմոլոգիայում
MadEvolve-ը թեստավորել են ժամանակակից աստղաֆիզիկայի ամենածանր խնդիրների վրա.
- Տիեզերքի սկզբնական պայմանների վերակառուցում. այստեղ համակարգը գերազանցել է մարդկային լավագույն ալգորիթմը և սահմանել նոր ռեկորդ:
- Ազդանշանների մաքրում ֆոնային աղմուկից:
- Ֆիզիկայի ճշգրիտ կարգավորում N-body սիմուլյացիաներում:
Բոլոր դեպքերում բարելավումները եղել են էական, իսկ ուղղություններից մեկում՝ նույնիսկ ռեկորդային: Սրանք պարզապես կոսմետիկ շտկումներ չեն, այլ որակական թռիչք այն հարցում, թե ինչպես ենք մենք գիտելիք քաղում տիեզերական տվյալներից:
Ոչ միայն տիեզերքը
MadEvolve-ը նեղ մասնագիտացված գործիք չէ: Այն ունիվերսալ հարթակ է, որը կարելի է կիրառել ցանկացած ոլորտում, որտեղ անհրաժեշտ է օպտիմալացնել կոդը՝ մեքենայական ուսուցումից և նեյրոցանցերից մինչև ֆիզիկա, քիմիա և կենսաբանություն: Ըստ էության, սա գիտական ծրագրային ապահովման էվոլյուցիայի նոր միջոց է՝ ավելի արագ, էժան և խորը, քան ձեռքով կատարվող աշխատանքը:
«Մենք նոր ենք սկսում հասկանալ, թե ինչ կարող է տալ մեծ լեզվական մոդելների և էվոլյուցիոն ալգորիթմների նմանատիպ սիներգիան», — ընդգծում են հեղինակները:
Կարճ ասած
MadEvolve-ը համակարգ է, որը վերցնում է մարդկային ալգորիթմը և LLM-ի ու էվոլյուցիոն ծրագրավորման համակցության շնորհիվ բարելավում այն մի քանի անգամ: Հաշվարկային կոսմոլոգիայում այն արդեն գերազանցել է Տիեզերքի սկզբնական պայմանների վերակառուցման ռեկորդը: Սա ունիվերսալ գործիք է, որը կարող է հեղաշրջել գիտական ծրագրավորման մոտեցումը տասնյակ գիտաճյուղերում: Աշխատությունը հրապարակվել է arXiv-ում:
