An AI system to help scientists write expert-level empirical software
An AI system to help scientists write expert-level empirical software [25.0] 品質基準を最大化するために,専門家レベルの科学ソフトウェアを作成するAIシステムを提案する。 このシステムは、外部ソースから複雑な研究アイデアを探求し、統合する際に、専門家レベルの結果を得る。 バイオインフォマティクスでは、公共のリーダーボード上で人間が開発した最上位の手法よりも優れた、40の新しい単一セルデータ解析法が発見された。 疫学では、新型コロナウイルス(COVID-19)の入院を予測するためのCDCアンサンブルやその他の全ての個人モデルを上回る14のモデルを作成した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 08 Sep 2025 10:08:36 GMT)
科学ソフトウェアを作るシステムの提案、「Our method builds upon ideas from several distinct but related areas of research: Genetic Programming, Generative Programming, the application of LLMs to code, Automated Machine Learning (AutoML), and agents for scientific discovery. Genetic Programming — The idea of automatically evolving computer programs to solve a problem is not new.」と今までの知見を数多く取り入れている。
「A key difference in our system is the use of an LLM to perform intelligent, semantic-aware “mutations” by rewriting the code, which can produce more complex and meaningful variations than the random changes typical in GP.」と書かれている。他分野でも効果を報告しているものがあり、GPとLLMは相性がよさそう。