Искусственный интеллект против оптимизации: новый подход к обратному проектированию

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, что современные модели искусственного интеллекта могут эффективно решать задачи обратного проектирования, конкурируя по производительности с традиционными методами.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В статье сравнивается эффективность тонко настроенных больших языковых моделей и байесовской оптимизации при решении многокритериальных задач обратного проектирования с ограничениями.

Несмотря на успехи в различных областях, применение больших языковых моделей (LLM) к задачам оптимизации в высокоразмерных непрерывных пространствах оставалось открытым вопросом. В работе ‘Benchmarking Generative AI Against Bayesian Optimization for Constrained Multi-Objective Inverse Design’ проведено сравнительное исследование LLM и традиционных методов байесовской оптимизации (BO) для решения задач обратного проектирования с множественными целевыми функциями. Показано, что тонко настроенные LLM демонстрируют сравнимую эффективность с BO, при этом обеспечивая значительное преимущество в скорости вычислений. Возможно ли дальнейшее развитие LLM для достижения гарантированной сходимости и превосходства над специализированными алгоритмами оптимизации в задачах материаловедения и других областях?

Сложность Многокритериального Проектирования

Традиционные методы оптимизации испытывают трудности при решении многокритериальных задач, особенно в материаловедении и инженерии. Сложность заключается в одновременном учете множества, часто противоречивых, целей и ограничений. Определение пространства проектирования и исследование компромиссов между такими целями, как прочность и вес, вычислительно затратно, что приводит к субоптимальным результатам. Существующие подходы не способны эффективно исследовать высокоразмерные пространства проектирования, ограничивая инновации. Любая система, подобно реке, неизбежно меняется, но лишь немногие обретают истинную красоту в процессе старения.

Байесовская Оптимизация: Эффективный Подход

Байесовская оптимизация представляет собой эффективную альтернативу традиционным методам, особенно когда оценка целевой функции требует значительных вычислительных затрат. В основе подхода лежит использование суррогатных моделей и функций приобретения, определяющих точки пространства параметров для оценки. Баланс между исследованием и использованием ключевой, функции приобретения эффективно исследуют пространство параметров, минимизируя количество дорогостоящих оценок. Усовершенствования, такие как qEHVI, дополнительно повышают эффективность. В некоторых задачах многокритериальной оптимизации с ограничениями, qEHVI демонстрирует достижение Generational Distance (GD) равного 0.00, что свидетельствует о высокой точности.

Генеративная Оптимизация с Большими Языковыми Моделями

Недавние достижения демонстрируют возможность использования больших языковых моделей (LLM) для формулирования задач обратного проектирования как задач регрессии, что позволяет осуществлять генеративную оптимизацию. Модели, такие как WizardMath-7B, демонстрируют высокую производительность, достигая генерального расстояния (GD) в 1.21. Методы эффективной тонкой настройки (PEFT), включая LoRA и QLoRA, играют решающую роль в адаптации моделей без обширного переобучения, снижая вычислительные затраты и требования к памяти.

Оценка Многоцелевой Производительности

Оценка производительности в многоцелевой оптимизации требует метрик, отражающих как сходимость к фронту Парето, так и разнообразие решений. Гиперобъем и Поколенческое Расстояние предоставляют ценную информацию: гиперобъем измеряет объем пространства, доминируемого решениями, а Поколенческое Расстояние оценивает среднее расстояние до истинного фронта Парето. Тонко настроенная большая языковая модель WizardMath-7B продемонстрировала значительно улучшенное Поколенческое Расстояние (GD) в 1.21, превзойдя BoTorch Ax с GD в 15.03, что указывает на прогресс в достижении точности и разнообразия. Любое улучшение стареет быстрее, чем ожидалось.

Будущие Направления и Широкие Возможности

Интеграция больших языковых моделей (LLM) с алгоритмами оптимизации представляет собой перспективный подход к ускорению открытия и проектирования новых материалов, позволяя эффективно исследовать обширные пространства параметров. Необходимы дальнейшие исследования для определения ограничений оптимизации на основе LLM и разработки надежных и масштабируемых алгоритмов, а также для обеспечения интерпретируемости и воспроизводимости экспериментов. Область применения этих методов не ограничивается материаловедением, предлагая потенциальные преимущества в таких областях, как открытие лекарств, робототехника и инженерное проектирование, требуя адаптации алгоритмов и моделей к специфическим требованиям каждой дисциплины.

Исследование демонстрирует, что современные генеративные модели, будучи адаптированными для решения задач обратного проектирования, способны конкурировать с традиционными методами байесовской оптимизации. При этом, наблюдается значительное ускорение вычислений, что особенно важно при работе с многоцелевой оптимизацией. Этот процесс напоминает естественное старение систем – со временем, они адаптируются и оптимизируются, но их первоначальная структура неизбежно меняется. Как отмечал Дональд Кнут: “Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они достойно.” Данное утверждение особенно актуально в контексте развития искусственного интеллекта, где постоянная адаптация и оптимизация моделей являются ключевыми факторами успеха. Стабильность, как иллюзия, замаскированная временем, подчеркивает необходимость постоянного обновления и совершенствования алгоритмов для поддержания их эффективности.

Что дальше?

Представленная работа, демонстрируя сопоставимую эффективность тонко настроенных больших языковых моделей и традиционной байесовской оптимизации в задачах обратного проектирования, лишь подчеркивает неизбежное: любое решение — временное пристанище в потоке поиска. Версионирование моделей, подобно форме памяти, позволяет отслеживать эволюцию приближений к оптимальному, но не отменяет фундаментальной неопределенности. Скорость, достигнутая благодаря генеративным моделям, — это не конец пути, а лишь ускорение движения по нему.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется преодоление ограничений, связанных с пространством поиска. Искусственный интеллект, подобно любому инструменту, эффективен лишь настолько, насколько хорошо определена его область применения. Поиск методов адаптации моделей к меняющимся ограничениям и целям, разработка механизмов самообучения и коррекции ошибок – задачи, требующие не только вычислительных ресурсов, но и глубокого понимания природы оптимизации.

Стрела времени всегда указывает на необходимость рефакторинга. В конечном счете, истинная ценность представленной работы заключается не в достижении конкретного решения, а в демонстрации возможности гибкого и адаптивного подхода к сложным инженерным задачам. Будущее за системами, способными не просто решать проблемы, но и учиться на своих ошибках, предвосхищать изменения и достойно стареть.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.00070.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-04 21:10