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/2609.32868v4
- Date: Fri, 02 Oct 2026 18:07:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-07 04:43:28.390599
- 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AIによるエージェントを実行する。
筆者らは,(1)植込み型テンソルデバイス断層上の故障復旧ループを閉じ,提出,診断,修復,再提出し,(2)気象予報モデルの公開評価を再現し,不完全な評価プロトコルを回復し,公開曲線を2.1%(z500),2.4%(t850),(3)ビット・フォー・ビット要件下で並列化した12,693ラインの物理問題を報告した。
- 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 and application logs. We present ASCEND (Autonomous Scientific Computing Engine and Novel Discovery), an AI-powered agent system, operated through a command-line or a local web chat interface, that runs the agent on the researcher's own laptop, reaching Slurm clusters and a GPU workstation over multiplexed authenticated SSH, with site-specific execution policies checked by locally executed tools. The language-model agent (Claude Code or Codex, chosen at each launch) is hosted remotely and holds no credentials; an account on each resource suffices, and a public installer links additional clusters or workstations. We report four recorded cases: (1) the agent closed a failure-recovery loop on a planted tensor-device fault, submitting, diagnosing, repairing, and resubmitting it; (2) it reproduced the published evaluation of a weather-forecasting model, recovering an incompletely stated evaluation protocol and agreeing with the published curves to 2.1% (z500) and 2.4% (t850), while identifying two discrepancies in the paper's released materials; (3) it parallelized a released 12,693-line geophysical solver under a requirement of bit-for-bit identity of exported outputs, reducing runtime from about twelve hours to about two; (4) that requirement exposed two instances of undefined behavior in the published solver, both repaired and reported upstream. These cases used ordinary scheduler commands; a separate, pre-specified evaluation of the optional policy validator rejected 29 of 30 constructed violations, held one for approval, and denied 3 of 14 legitimate requests. Autonomy was exercised under author supervision, and agent transcripts were not retained, so intervention rates are not independently verifiable.
- 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。
本稿では,AIを利用したエージェントシステムであるASCEND(Autonomous Scientific Computing Engine and Novel Discovery)を紹介し,そのエージェントを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SSH上でSlurmクラスタとGPUワークステーションに到達させる。
言語モデルエージェント(Claude CodeまたはCodex)はリモートでホストされ、資格情報を持たない。
本報告では,(1)植込み型テンソルデバイス断層上の故障復旧ループを閉じて,送信,診断,修復,再送信を行い,(2)不完全な評価プロトコルを復元し,得られた曲線を2.1% (z500) と2.4% (t850) に適合させるとともに,論文公開資料に2つの相違点を特定し,(3) 出力された12,693ラインの物理ソルバを並列化して,出力のビット対ビットIDを要求し,ランタイムを約12時間から約2時間に短縮する,(4) 解析対象の未定義動作の2つの事例を明らかにする,という4つの事例を報告する。
これらのケースは通常のスケジューラコマンドを使用しており、オプションポリシーバリデータの別々に指定された評価は、30件のうち29件の違反を拒絶し、1件は承認され、14件の正当な要求のうち3件は拒否された。
自律性は著者の監督の下で行使され、エージェント・トランスクリプトは保持されず、介入率は独立して検証できない。
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