Penyelidik Universiti Duke telah mereka bentuk sistem AI termaju yang mampu menyelesaikan masalah reka bentuk yang kompleks dengan kecekapan yang hampir sama dengan saintis manusia. Kejayaan ini membayangkan masa depan di mana AI boleh mempercepatkan inovasi merentasi pelbagai disiplin saintifik dengan ketara.
Jurutera di Universiti Duke telah membangunkan satu pasukan bot AI yang boleh menyelesaikan masalah reka bentuk yang rumit secara autonomi hampir sama mahirnya dengan saintis terlatih. Kajian ini, baru-baru ini diterbitkan dalam ACS Photonics, mencadangkan bahawa AI tidak lama lagi boleh menghadapi cabaran reka bentuk yang sempit, namun canggih, melancarkan gelombang kemajuan pesat merentasi banyak bidang.
"Beberapa tahun lalu, seorang rakan sekerja menerangkan masalah yang sangat mencabar dalam memodelkan tindak balas kimia kepada saya. Saya tahu ia adalah sesuatu yang boleh diselesaikan oleh program AI pembelajaran mendalam standard, tetapi tidak mempunyai masa untuk membantu diri saya sendiri," kata Willie Padilla, Profesor Kejuruteraan Elektrik dan Komputer Terbilang Dr Paul Wang di Duke, dalam satu kenyataan berita. "Tetapi ia membuatkan saya berfikir, jika kita boleh mencipta sekumpulan ejen AI yang boleh menyelesaikan jenis masalah ini secara autonomi, ia boleh mempercepatkan kadar kemajuan dalam banyak bidang."
Jenis cabaran khusus yang ditangani sistem AI mereka ialah masalah reka bentuk songsang yang ditimbulkan, di mana penyelidik mengetahui hasil yang dimaksudkan tetapi menghadapi banyak kemungkinan penyelesaian tanpa panduan jelas yang mungkin optimum.
Sebelum ini, Padilla dan pasukannya berjaya menangani cabaran sedemikian untuk mencipta bahan metamaterial dielektrik (bebas logam). Bahan sintetik ini, dengan sifat elektromagnet unik yang diperoleh daripada strukturnya, bukannya kimia, menimbulkan parameter reka bentuk yang rumit yang boleh diuruskan dengan cekap oleh AI.
Dalam kajian baharu itu, para penyelidik memajukan teknik mereka dengan menggunakan set ejen AI model bahasa besar (LLM) untuk mengendalikan tugas reka bentuk secara autonomi. Tidak seperti usaha terdahulu di mana pelajar siswazah manusia perlu melakukan langkah berulang, ejen AI ini boleh menguruskan keseluruhan proses.
"Ideanya adalah untuk mencipta 'saintis buatan' yang boleh mempelajari fizik metamaterial dan menyelesaikan penyelesaiannya sendiri," tambah Padilla.
"Sistem agen" ini terdiri daripada berbilang LLM khusus. Satu menguruskan organisasi data, satu lagi menjana kod rangkaian saraf dalam, satu lagi mengesahkan ketepatan, dan satu lagi menggunakan kaedah "neural-adjoint" makmal untuk memperhalusi penyelesaian. LLM yang menyeluruh menyelia komunikasi dan kemajuan di kalangan ejen ini, pada asasnya meniru proses membuat keputusan seorang saintis manusia.
"Ia benar-benar akan memberitahu anda jika ia mengalami pulangan yang semakin berkurangan dan perlu menjana lebih banyak data atau jika ia gembira dengan cara kadar ralat menurun dan perlu meneruskan lelaran," tambah Dary Lu, pelajar kedoktoran di makmal Padilla yang mengetuai projek itu. "Ia sama dengan gerak hati yang perlu dibangunkan oleh saintis dari semasa ke semasa dan mungkin bahagian paling sukar untuk diprogramkan."
Menguji sistem mereka terhadap masalah reka bentuk songsang yang telah diselesaikan sebelum ini, para penyelidik mendapati bahawa reka bentuk terbaik AI adalah setanding dengan yang dihasilkan oleh pakar manusia. Walaupun keputusan purata AI tidak mengatasi pelajar kedoktoran, penyelesaian teratasnya cukup hampir, dan dalam bidang ini, mencapai walaupun satu reka bentuk optimum adalah kejayaan yang ketara.
Padilla percaya kaedah ini menunjukkan potensi produktiviti dipacu AI dalam penyelidikan saintifik.
"Mempunyai sistem AI yang boleh menjalankan penyelidikan mereka sendiri dan menambah baik kaedah mereka sendiri akan mula membuat keuntungan yang ketara untuk mendorong pengetahuan manusia," kata Padilla. "Pada skala besar dan pada garis masa yang jauh lebih pantas, sistem ini tidak lama lagi akan dapat menghasilkan hasil yang benar-benar baru."
Lu melihat masa depan yang menjanjikan untuk aplikasi AI sedemikian.
"Kami berada di puncak di mana sistem seperti ini akan dapat meningkatkan produktiviti pekerja berkemahiran tinggi," tambahnya. "Dapat membina sistem agen ini adalah kemahiran yang berharga untuk memasuki pasaran pekerjaan."
sumber: Sekolah Kejuruteraan Duke Pratt