論文の概要: An AI system to help scientists write expert-level empirical software

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06503v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 10:08:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:04.054327
• Title: An AI system to help scientists write expert-level empirical software
• Title（参考訳）: 科学者が専門家レベルの経験的ソフトウェアを書くのを助けるAIシステム
• Authors: Eser Aygün, Anastasiya Belyaeva, Gheorghe Comanici, Marc Coram, Hao Cui, Jake Garrison, Renee Johnston Anton Kast, Cory Y. McLean, Peter Norgaard, Zahra Shamsi, David Smalling, James Thompson, Subhashini Venugopalan, Brian P. Williams, Chujun He, Sarah Martinson, Martyna Plomecka, Lai Wei, Yuchen Zhou, Qian-Ze Zhu, Matthew Abraham, Erica Brand, Anna Bulanova, Jeffrey A. Cardille, Chris Co, Scott Ellsworth, Grace Joseph, Malcolm Kane, Ryan Krueger, Johan Kartiwa, Dan Liebling, Jan-Matthis Lueckmann, Paul Raccuglia, Xuefei, Wang, Katherine Chou, James Manyika, Yossi Matias, John C. Platt, Lizzie Dorfman, Shibl Mourad, Michael P. Brenner,
• Abstract要約: 品質基準を最大化するために,専門家レベルの科学ソフトウェアを作成するAIシステムを提案する。 このシステムは、外部ソースから複雑な研究アイデアを探求し、統合する際に、専門家レベルの結果を得る。 バイオインフォマティクスでは、公共のリーダーボード上で人間が開発した最上位の手法よりも優れた、40の新しい単一セルデータ解析法が発見された。 疫学では、新型コロナウイルス(COVID-19)の入院を予測するためのCDCアンサンブルやその他の全ての個人モデルを上回る14のモデルを作成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.01900335784437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The cycle of scientific discovery is frequently bottlenecked by the slow, manual creation of software to support computational experiments. To address this, we present an AI system that creates expert-level scientific software whose goal is to maximize a quality metric. The system uses a Large Language Model (LLM) and Tree Search (TS) to systematically improve the quality metric and intelligently navigate the large space of possible solutions. The system achieves expert-level results when it explores and integrates complex research ideas from external sources. The effectiveness of tree search is demonstrated across a wide range of benchmarks. In bioinformatics, it discovered 40 novel methods for single-cell data analysis that outperformed the top human-developed methods on a public leaderboard. In epidemiology, it generated 14 models that outperformed the CDC ensemble and all other individual models for forecasting COVID-19 hospitalizations. Our method also produced state-of-the-art software for geospatial analysis, neural activity prediction in zebrafish, time series forecasting and numerical solution of integrals. By devising and implementing novel solutions to diverse tasks, the system represents a significant step towards accelerating scientific progress.
• Abstract（参考訳）: 科学的発見のサイクルは、計算実験をサポートするために、遅い手作業によるソフトウェア作成によってしばしばボトルネックとなる。 そこで我々は,品質指標の最大化を目標とする,専門家レベルの科学ソフトウェアを作成するAIシステムを提案する。 このシステムは、Large Language Model (LLM) と Tree Search (TS) を使用して、品質基準を体系的に改善し、可能なソリューションの広い空間をインテリジェントにナビゲートする。 このシステムは、外部ソースから複雑な研究アイデアを探求し、統合する際に、専門家レベルの結果を得る。 木探索の有効性は、幅広いベンチマークで実証されている。 バイオインフォマティクスでは、公共のリーダーボード上で人間が開発した最上位の手法よりも優れた、40の新しい単一セルデータ解析法が発見された。 疫学では、新型コロナウイルス(COVID-19)の入院を予測するためのCDCアンサンブルやその他の全ての個人モデルを上回る14のモデルを作成した。 また,ゼブラフィッシュの地理空間解析,神経活動予測,時系列予測,積分の数値解の最先端ソフトウェアを開発した。 多様なタスクに対する新しいソリューションを考案し、実装することにより、このシステムは科学的進歩を加速するための重要なステップとなる。

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