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/2609.32868v3
- Date: Wed, 30 Sep 2026 15:26:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-01 18:57:25.807152
- 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) は研究者自身のラップトップ上で動作する。
各ローンチで選択されたClaude CodeまたはCodexは、リモートでホストされ、アクションを提案するが、認証は保持しない。
- 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 intent into environment configuration, resource requests, and executable jobs, then diagnose failures from scheduler state and logs. We present ASCEND (Autonomous Scientific Computing Engine and Novel Discovery), an AI-powered agent interface that supports several placements of the agent and, in the arrangement used for every case here, runs it on the researcher's own laptop, reaching Slurm-managed clusters and a GPU workstation over a multiplexed authenticated connection, with site policies checked by locally executed tools. The language model agent (Claude Code or Codex, selected at each launch) is hosted remotely and proposes actions but holds no credentials. No facility-scale service is required: an account on each resource suffices, and the public installer lets users link their own clusters or workstations. We report four recorded cases: 1) The agent closed a failure-recovery loop on a planted tensor-device fault, diagnosing, repairing and resubmitting with job-level artifacts preserved. 2) It reproduced the published evaluation of a weather-forecasting model from released forecasts, recovering an evaluation protocol the paper does not fully state and matching the published curves to 2.1 percent on z500 and 2.4 percent on t850. 3) It parallelized a released 12,693-line geophysical solver under a requirement of bit-for-bit identity with the serial build, cutting runtime from about twelve hours to two. 4) That requirement exposed two instances of undefined behaviour in the solver; both were repaired and reported upstream. Separately, the deployed policy validator rejected 29 of 30 constructed violations and held the last for approval, while denying 3 of 14 legitimate requests. Autonomy was exercised under author supervision using the Claude Code runtime; a controlled end-to-end recovery benchmark remains outstanding.
- Abstract（参考訳）: 従来の科学計算では、研究者はインテントを環境設定、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、エージェントの配置をサポートするAIベースのエージェントインターフェースで、ここで使用するすべてのケースで、研究者自身のラップトップ上で実行し、複数の認証された接続上でSlurm管理されたクラスタとGPUワークステーションに到達し、ローカルに実行されたツールによってサイトポリシをチェックする。
言語モデルエージェント(Claude CodeまたはCodex、各ローンチで選択)はリモートでホストされ、アクションを提案するが、認証は保持しない。
各リソースに対する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。
報告例は4例ある。
1) エージェントは, テンソルデバイス断層の故障回復ループを閉鎖し, 診断, 修復, 再提出を行い, ジョブレベルのアーティファクトを保存した。
2) 気象予報モデルの評価を公表された予測から再現し, 論文が完全に記載していない評価プロトコルを復元し, 公表曲線をz500で2.1%, t850で2.4%とした。
3) シリアルビルドとビット・フォー・ビット・アイデンティティ(bit-for-bit identity)の要件の下で,12,693行のジオフィジカル・ソルバを並列化し,ランタイムを約12時間から2時間に短縮した。
4) その要件は, 解決者の未定義動作の2つのインスタンスを露呈し, どちらも修復され, 上流に報告された。
同時に、配備された政策立案者は30件中29件の違反を拒絶し、14件の合法的要求のうち3件を否決した。
自律性はClaude Codeランタイムを使用して著者の監督の下で実施された。
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