論文の概要: The AI Cosmologist I: An Agentic System for Automated Data Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03424v1
- Date: Fri, 04 Apr 2025 13:12:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-07 14:47:12.504173
- Title: The AI Cosmologist I: An Agentic System for Automated Data Analysis
- Title（参考訳）: AIの宇宙論 I: 自動データ分析のためのエージェントシステム
- Authors: Adam Moss,
- Abstract要約: AIの宇宙論者は、アイデア生成から実験評価、研究普及までの完全なパイプラインを実装している。
従来の自動機械学習システムとは異なり、AI Cosmoologistは多様な実装戦略を生成する。
その結果, エージェントシステムは研究プロセスの一部を自動化し, 科学的発見を加速させる可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: We present the AI Cosmologist, an agentic system designed to automate cosmological/astronomical data analysis and machine learning research workflows. This implements a complete pipeline from idea generation to experimental evaluation and research dissemination, mimicking the scientific process typically performed by human researchers. The system employs specialized agents for planning, coding, execution, analysis, and synthesis that work together to develop novel approaches. Unlike traditional auto machine-learning systems, the AI Cosmologist generates diverse implementation strategies, writes complete code, handles execution errors, analyzes results, and synthesizes new approaches based on experimental outcomes. We demonstrate the AI Cosmologist capabilities across several machine learning tasks, showing how it can successfully explore solution spaces, iterate based on experimental results, and combine successful elements from different approaches. Our results indicate that agentic systems can automate portions of the research process, potentially accelerating scientific discovery. The code and experimental data used in this paper are available on GitHub at https://github.com/adammoss/aicosmologist. Example papers included in the appendix demonstrate the system's capability to autonomously produce complete scientific publications, starting from only the dataset and task description
- Abstract（参考訳）: 本稿では,宇宙・天文学的データ分析と機械学習研究のワークフローを自動化するエージェントシステムであるAI Cosmoologistを紹介する。
これは、アイデア生成から実験的な評価、研究の普及までの完全なパイプラインを実装し、人間の研究者が通常行う科学的過程を模倣する。
このシステムは、計画、コーディング、実行、分析、合成のための特殊なエージェントを使用して、新しいアプローチを開発する。
従来の自動機械学習システムとは異なり、AI Cosmoologistはさまざまな実装戦略を生成し、完全なコードを書き、実行エラーを処理し、結果を分析し、実験結果に基づいて新しいアプローチを合成する。
複数の機械学習タスクにまたがってAIのコスモロジクス機能を実証し、ソリューション空間の探索に成功し、実験結果に基づいて反復し、異なるアプローチで成功した要素を組み合わせる方法を示した。
以上の結果から,エージェントシステムが研究プロセスの一部を自動化し,科学的発見を加速させる可能性が示唆された。
この論文で使用されたコードと実験データはGitHubでhttps://github.com/adammoss/aicosmologistで公開されている。
付録に含まれる例では、データセットとタスク記述のみから始まる、完全な科学出版物を自律的に作成するシステムの能力を実証している。
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