Новая система самостоятельно проводит сотни вычислительных опытов, чтобы найти лучшее решение задачи, экономя время ученых и ресурсы их институтов.
Исследователи в своей ежедневной работе ищут лучшие решения сложных задач, например, рассчитывают устойчивую форму молекулы белка или прогнозируют поведение какой-либо системы. Для этого приходится вручную ставить десятки, а то и сотни вычислительных экспериментов на компьютере, что отнимает много времени и сил.
Институт искусственного интеллекта AIRI облегчает эту работу. Эксперты AIRI на конференции AI Journey представили открытую систему GigaEvo, которая делает эту работу за исследователя. Ученые смогут формулировать задачу, а платформа будет самостоятельно проводить массу опытов, методом «проб и ошибок» находить самые удачные решения и предоставлять лучший результат.
Для этого GigaEvo использует принцип, похожий на естественный отбор. Сначала она создает множество идей-кандидатов — возможных решений поставленной задачи. Затем она проверяет их в действии и отбирает самые успешные. На основе лучших создается новое «поколение» решений и цикл повторяется. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет найдено оптимальное решение.
Где ведутся расчеты?
GigaEvo не требует сверхмощных серверов и не привязана к облакам Сбера. Это программное обеспечение, которое оптимизирует сам процесс проведения экспериментов. Оно разворачивается на вычислительных ресурсах института или лаборатории, эффективно используя уже имеющиеся процессоры.
Основное преимущество GigaEvo — она позволяет добиваться сложных результатов без покупки дорогих кластеров GPU, которые раньше были доступны только крупным корпорациям.
Получаемая в итоге экономия времени позволит ученым сосредоточиться на сути исследовательской работы, а не на рутинных расчетах. Кроме того, с GigaEvo передовые методы исследований становятся доступны даже небольшим лабораториям.
Новая платформа бесплатна и открыта для всех, в отличие от коммерческих аналогов. И теперь любой научной группе не нужны огромные вычислительные мощности, чтобы использовать передовые алгоритмы для своих открытий.
«Сейчас наша основная задача — набрать большое количество кейсов, в которых ученые будут использовать нашу платформу. Это позволит понять, что объединяет стратегии решения сложных задач», — отметил генеральный директор AIRI профессор Иван Оселедец.
Ранее Наука Mail рассказывала о создании российской открытой платформы управления роботами и о появлении архитектуры, которая «понимает» связи между объектами в 3D-мире.
