Как одна разработка из России меняет подход к научному программированию
Можно ли доверить машине улучшение научного кода? Российские исследователи доказали — можно и нужно. Их разработка уже помогает учёным по всему миру экономить время и сосредоточиться на главном.
Помощник на базе ИИ — уже реальность
Команда из Университета ИТМО (Санкт-Петербург) представила уникальный инструмент для автоматизации работы с открытым научным кодом. Он работает на основе больших языковых моделей (LLM) и может сам создавать репозитории, оформлять документацию, тестировать алгоритмы, выявлять слабые места в коде и даже составлять отчёты с предложениями по улучшению.
Чтобы сделать научные данные более читаемыми и воспроизводимыми, ученые разработали инструмент на основе больших языковых моделей, который улучшает репозитории с открытым научным кодом. Он позволяет создавать открытые репозитории на основе имеющегося кода и научной статьи по реализации предложенного метода.
Кому это нужно
В первую очередь — тем, кто работает с кодом, но не является профессиональным разработчиком. Биологи, химики, исследователи из разных областей смогут с лёгкостью делиться своими результатами, не тратя недели на оформление и структурирование кода. Это снижает барьер входа в научную публикацию и делает результаты исследований более понятными и доступными.
Гибкость и масштабируемость
Главная фишка — пользователь сам выбирает, какие модели задействовать. Хотите GPT-4? Пожалуйста. LLaMA, GigaChat или что-то ещё? Без проблем — главное, чтобы был доступ. Созданная система — мультиагентная, каждая LLM отвечает за свою часть задачи: одни пишут документацию, другие тестируют, третьи анализируют и составляют отчёты.
Проект возглавил Николай Никитин, доцент ИТМО и руководитель исследовательского центра "Сильный ИИ в промышленности".
Испытания и планы на будущее
Программа уже прошла боевое крещение: её опробовали на проектах ИТМО и бразильских исследователей. Последние помогли протестировать функцию автоматического перевода файлов и папок — так код становится доступен международному сообществу.
Далее — больше. Разработчики хотят "научить" ИИ справляться с более сложными задачами и снижать требования к исходному качеству кода. Также планируется разместить инструмент на серверах ИТМО, чтобы учёные получали к нему доступ без лишних сложностей.
Уточнения
Репозито́рий (от англ. repository - хранилище) — место, где хранятся и поддерживаются какие-либо данные. Чаще всего данные в репозитории хранятся в виде файлов, доступных для дальнейшего распространения по сети.