NASA готовится к исследованию марсианских образцов с помощью системы AstroAgents: восемь ИИ-агентов, способных самостоятельно искать признаки жизни на Марсе

Исследователи разработали систему искусственного интеллекта под названием AstroAgents, способную выполнять независимые астробиологические исследования. Эта система включает восемь «агентов» ИИ, которые анализируют информацию и создают научные гипотезы. Эти «ИИ-агенты», основанные на крупных языковых моделях (LLM), могут не только обрабатывать данные, но и самостоятельно определять необходимые действия, оценивать результаты и адаптироваться к изменениям.

AstroAgents уже рассматривается как потенциально важный инструмент для обработки данных, которые NASA планирует получить с Марса. Агенты будут полезны в поиске органических молекул в образцах, что может свидетельствовать о наличии жизни на Красной планете как в прошлом, так и в настоящее время. Презентация системы, состоявшаяся 27 апреля 2024 года на Международной конференции в Сингапуре, привлекла значительное внимание научного сообщества.

«Эта система позволяет глубже понять процесс формирования молекул в космосе, на Земле, а также способы их сохранения. Мы определяем, на какие признаки следует обратить внимание», — поясняет астробиолог Дениз Бакнер из Центра космических полетов Годдарда NASA.

Каждый агент AstroAgents фокусируется на конкретной задаче. Например, «аналитик данных» ищет ключевые закономерности, «планировщик» распределяет задачи между другими агентами, а «критик» оценивает созданные гипотезы и предлагает улучшения. Такое разделение роли, по мнению разработчиков, повышает эффективность системы, особенно в условиях сложного анализа данных. Инновация заключается именно в распределении задач между специализированными агентами, что делает работу системы более эффективной. «Планировщик» самостоятельно определяет, какой агент займется тем или иным аспектом, что разработчики называют «волшебством» системы.

В ходе экспериментов использовались две крупные языковые модели — Claude Sonnet 3.5 и Gemini 2.0 Flash. Система была обучена на данных масс-спектрометрии образцов восьми метеоритов и десяти земельных образцов, собранных в различных уголках Земли, включая Антарктиду и пустыню Атакама в Чили. Результаты десяти этапов обработки данных показали, что AstroAgents способна генерировать множество гипотез.

Использование агентного ИИ в астробиологии — сравнительно новое направление. AstroAgents является одним из первых успешных примеров применения подобных систем для решения сложных научных проблем, открывая новые горизонты для исследований в поиске внеземной жизни. Дальнейшее развитие подобных технологий может значительно ускорить научные открытия в этой области.

Источник: iXBT