Учёные создали систему искусственного интеллекта AstroAgents, способную к автономному проведению астробиологических исследований. Она представляет собой комплекс из восьми «агентов» ИИ, которые анализируют данные и генерируют научные гипотезы. «ИИ-агенты», основанные на больших языковых моделях (LLM), способны не только обрабатывать информацию, но и самостоятельно принимать решения о необходимых действиях, оценивать результаты и адаптироваться.
AstroAgents уже сейчас рассматривается как перспективный инструмент для анализа данных, которые NASA планирует получить с Марса. Агенты помогут определить наличие органических молекул в образцах, что может указывать на существование жизни на Красной планете, как в прошлом, так и в настоящем. Представленная 27 апреля 2024 года на Международной конференции в Сингапуре, система вызвала значительный интерес в научном сообществе.
Изображение: NASA / JPL-Caltech / MSSS
«Система помогает нам лучше понять, как образуются молекулы в космосе, как они формируются на Земле и как сохраняются, — и какие именно признаки мы должны искать», — комментирует астробиолог Дениз Бакнер из Центра космических полётов Годдарда NASA.
Каждый агент AstroAgents специализируется на определённой задаче. Например, «аналитик данных» ищет важные закономерности, «планировщик» распределяет задачи между другими агентами, а «критик» оценивает сгенерированные гипотезы и предлагает улучшения. Такое разделение труда, по словам разработчиков, повышает эффективность работы системы, особенно при анализе сложных данных. Инновационность подхода заключается именно в распределении задач между специализированными агентами, что позволяет системе работать более эффективно. «Планировщик» самостоятельно принимает решения о том, какой агент будет изучать конкретный аспект, что, по словам разработчиков, является «волшебством» системы.
В ходе экспериментов исследователи использовали две большие языковые модели — Claude Sonnet 3.5 и Gemini 2.0 Flash. Система была обучена на данных масс-спектрометрии восьми метеоритов и десяти образцов грунта, взятых в разных точках Земли, включая Антарктиду и пустыню Атакама в Чили. В результате десяти раундов обработки данных AstroAgents продемонстрировала способность генерировать большое количество гипотез.
Применение агентного ИИ в астробиологии — относительно новое направление. AstroAgents является одним из первых примеров успешного использования таких систем для решения сложных научных задач, открывая новые возможности для исследований в области поиска внеземной жизни. Дальнейшее развитие подобных систем может существенно ускорить темпы научных открытий в этой области.
