論文の概要: ASCEND: Personal AI Agents for Autonomous Scientific Computing Across HPC Clusters and GPU Workstations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.32868v2
- Date: Tue, 29 Sep 2026 17:32:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-30 21:28:46.625585
- Title: ASCEND: Personal AI Agents for Autonomous Scientific Computing Across HPC Clusters and GPU Workstations
- Title（参考訳）: ASCEND: HPCクラスタとGPUワークステーションにまたがる自律科学コンピューティングのためのパーソナルAIエージェント
- Abstract要約: ASCEND(Autonomous Scientific Computing Engine and Novel Discovery)はAIを利用したエージェントインタフェースで、研究者自身のラップトップ上でエージェントを実行する。
各リソースのアカウントは十分であり、パブリックインストーラはユーザが自身のSlurmクラスタやワークステーションをリンクすることを可能にする。
本報告では,(1)植込み型テンソルデバイス断層の故障回復ループを閉鎖し,ジョブレベルのアーティファクトの提出,診断,修復,再提出を行い,(2)著者が公表した気象予報モデルの評価を再現した4つの事例を報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditional scientific computing requires researchers to translate computational intent into environment configuration, resource requests, and executable jobs, then diagnose failures from scheduler state and application logs. We present ASCEND (Autonomous Scientific Computing Engine and Novel Discovery), an AI-powered agent interface that runs the agent on the researcher's own laptop, reaching Slurm-managed clusters and a GPU workstation over a multiplexed authenticated connection, with site-specific execution policies checked by locally executed tools; the language model is hosted remotely and holds no credentials. No facility-scale service is required: an account on each resource is sufficient, and the public installer lets users link additional Slurm clusters or workstations of their own. We report four recorded cases: (1) the agent closed a failure-recovery loop on a planted tensor-device fault, submitting, diagnosing, repairing and resubmitting with job-level artifacts preserved; (2) it reproduced the published evaluation of a weather-forecasting model from the author's released forecasts, agreeing with the published curves to 2.1% (z500) and 2.4% (t850) while identifying a unit discrepancy in the paper's prose and an initialization-field discrepancy in its released data; (3) it parallelized a released 12,693-line geophysical solver under a bit-for-bit identity requirement, reducing wall-clock runtime from about twelve hours to about two; (4) that requirement exposed two instances of undefined behaviour in the published solver, both repaired and reported upstream. Separately, a pre-specified evaluation of the policy layer found the deployed validator rejected 29 of 30 constructed violations and held the remaining one for approval, while denying 3 of 14 legitimate requests. Autonomy was exercised under author supervision; an end-to-end recovery benchmark remains outstanding.
- Abstract（参考訳）: 従来の科学計算では、研究者は計算意図を環境設定、リソース要求、実行可能なジョブに変換し、スケジューラの状態とアプリケーションログから障害を診断する必要がある。
ASCEND(Autonomous Scientific Computing Engine and Novel Discovery)は、研究者自身のラップトップ上でエージェントを実行するAIエージェントインターフェースで、複数の認証された接続上でSlurm管理クラスタとGPUワークステーションに到達し、ローカルに実行されるツールによってサイト固有の実行ポリシーをチェックする。
各リソースのアカウントは十分であり、パブリックインストーラはユーザが自身のSlurmクラスタやワークステーションをリンクすることを可能にする。
本報告では,(1)植込み型テンソルデバイス断層の故障回復ループを閉じ,ジョブレベルのアーティファクトを提出,診断,修復,再提出し,(2)著者の公表した予測から天気予報モデルの公開評価を再現し,論文の原文における単位の差分と初期化フィールドの差分を同定し,(3)公表したデータにおいて,12,693ラインの物理ソルバを並列化し,約12時間から約2時間に短縮し,それぞれが未定義の2つの動作を報告した。
同時に、政策レイヤの事前評価では、30件のうち29件の不正行為を却下し、残りの1件を承認し、14件の正当な要求のうち3件を否定した。
自律性は著者の監督の下で実行され、エンドツーエンドのリカバリベンチマークは未完成のままである。
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