Поделиться
Институт AIRI представил фреймворк для автоматизации ИИ-экспериментов
Институт AIRI представил GigaEvo — фреймворк для автоматизации ИИ-экспериментов. Решение минимизирует участие специалистов, ускоряет цикл экспериментов и повышает качество итоговых моделей.
В основе GigaEvo лежит эволюционный поиск стратегий обучения. Такой подход позволяет воспроизводить масштабные исследовательские процессы, которые ранее были доступны только крупным лабораториям с продвинутой инфраструктурой.
Платформа автоматизирует подбор архитектур, оптимизацию гиперпараметров, тестирование альтернативных признаковых пространств и оценку моделей. В результате исследователь может сосредоточиться на самой научной задаче, а не на техническом обслуживании экспериментов.
GigaEvo обеспечивает автоматизацию полного цикла ML-экспериментов — от загрузки данных до получения оптимального решения, включая автоматическую эволюцию стратегий обучения, при которой система самостоятельно находит и улучшает наиболее результативные подходы. Платформа предоставляет визуализацию и контроль прогресса в реальном времени, минимизирует влияние человеческого фактора — разработчик формулирует задачу, а система полностью берет на себя процесс экспериментов. Решение интегрируется с существующими AutoML- и MLOps-платформами, поддерживает простое развёртывание и масштабирование в облачных и корпоративных средах, а также обеспечивает бесшовное подключение к инфраструктуре организации через модуль MasterAPI.
GigaEvo эффективно применяется в широком спектре задач, где требуется быстрое и качественное создание, тестирование и улучшение моделей машинного обучения. В центрах разработки и лабораториях Data Science автоматизирует цикл экспериментов и сокращает время исследований; в аналитических и прогнозных подразделениях ускоряет построение моделей и повышает точность прогнозов; на платформах тестирования гипотез обеспечивает оперативную проверку научных и бизнес-предположений; а в корпоративных системах поддержки принятия решений служит основой для интеллектуальных модулей, улучшающих управленческие процессы. GigaEvo легко масштабируется и одинаково эффективно подходит как для научных задач, так и для прикладных решений в бизнесе, промышленности и финансовой сфере.
GigaEvo делает доступными исследовательские возможности, которые ранее требовали собственных вычислительных кластеров и сложной внутренней инфраструктуры. Решение является открытым аналогом AlphaEvolve, созданным специально для публикации в открытом доступе.
Авторам системы удалось воспроизвести результаты ряда математических задач, представленных в статье AlphaEvolve: упаковка окружностей, задача хейльбронна, второе неравенство о свертке. Важное отличие заключается в том, что система AlphaEvolve является проприетарным исследованием, в то время как GigaEvo опубликован в открытом доступе вместе со всеми необходимыми для установки библиотеками.
Короткая ссылка
