BootLoops допомогла підготувати 36 наукових препринтів — Science News
Набір інструментів штучного інтелекту BootLoops у поєднанні з мовною моделлю Claude допоміг дослідникам за три місяці підготувати 36 препринтів у різних галузях науки — від фізики та лінгвістики до екології й політики охорони здоров’я. Як повідомляє Science News, система шукала невирішені завдання в різних дисциплінах, які мають схожу математичну структуру, та застосовувала до них методи з математики, фізики або інформатики.
Від інтегралів до еволюційних дерев
BootLoops розробив фізик Гарвардського університету та запрошений дослідник Anthropic Метью Шварц. Спершу він доручив моделі Claude написати код для розв’язання певного типу інтегралів, що використовуються в теоретичному аналізі зіткнень частинок високих енергій. Система проаналізувала наукові статті та створила програмне забезпечення для розв’язання 30 таких інтегралів, 15 із яких раніше не були розв’язані.
В одному з препринтів, підготовленому разом з еволюційним біологом Скоттом Едвардсом, інструмент застосували у філогенетиці. Він розрахував, що дві можливі схеми еволюційної спорідненості людей, шимпанзе, горил і орангутанів мають абсолютно однакову ймовірність. Попередні методи оцінювання не дозволяли встановити це точно.
Більше актуальних новин читайте у Telegram-каналі UA.News.
Medicare і лінгвістика
Ще один препринт пропонує точніший спосіб ранжувати плани медичного страхування в американській програмі Medicare. Автори вказують, що застосування розрахованих системою оптимальних меж для п’яти рейтингів потенційно могло б заощадити платникам податків приблизно 1 млрд доларів у 2025–2027 роках.
У лінгвістичному проєкті агенти ШІ зібрали стандартизований каталог наголосових і тонових систем мов. База даних ACCSTACK охоплює понад 6 тисяч мов і є більш ніж у вісім разів більшою за попередній найбільший набір такого типу.
Водночас науковці застерігають, що BootLoops потребує значного людського контролю та експертної оцінки. За словами Шварца, мовна модель може визначати, що здатна обчислити, однак не завжди розуміє, які питання є справді важливими для конкретної наукової галузі. Інструмент також схильний спиратися на старіші й часто цитовані дослідження, що може звужувати коло тем для пошуку.
