Встречайте DiscoveryWorld: виртуальная среда для разработки и оценки способности агента к полному циклу научных открытий.

Автоматизированное научное открытие

Автоматизированное научное открытие может значительно ускорить прогресс в различных научных областях. Однако оценить способности ИИ к комплексному научному мышлению сложно из-за высоких затрат на реальные эксперименты. Недавние нейронные технологии привели к успешным системам для решения конкретных проблем, таких как сворачивание белков и материаловедение, но они обычно обходят полный процесс открытия.

Преимущества DISCOVERYWORLD

Исследователи из Института Аллена, Microsoft Research и Университета Аризоны разработали DISCOVERYWORLD — инновационную виртуальную среду для полного цикла научного открытия. Эта текстовая платформа включает 120 заданий по восьми темам, акцентируя внимание на развитии общих навыков открытия, а не на узкоспециальных решениях. Агентам предоставляется возможность выдвигать гипотезы, проводить эксперименты, анализировать и делать выводы.

Структура и функциональность

Симулятор DISCOVERYWORLD использует специальный движок для создания динамических симуляций с различными свойствами объектов. Платформа написана на Python и включает графический интерфейс для взаимодействия с пользователем. Симуляция предлагает 14 возможных действий и генерирует задачи по восьми темам открытия с тремя уровнями сложности.

Оценка производительности

Исследование анализирует работу сильных базовых агентов и ученых на заданиях DISCOVERYWORLD. Результаты показывают, что у базовых агентов уровень успеха значительно ниже, чем у человеческих ученых. В среднем участники с научным опытом достигли 66% выполнения задач, в то время как базовые агенты справились только с 38% легких задач.

Как использовать ИИ в вашей компании

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее ИИ-решение — сейчас много вариантов.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов, анализируя результаты и KPI.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.