Искусственный интеллект создает индивидуальное программное обеспечение для принятия решений примерно за час, а не за месяцы

Исследователи из Наньянского технологического университета в Сингапуре (NTU Singapore) разработали платформу искусственного интеллекта (ИИ), которая автоматизирует создание сложного программного обеспечения для принятия решений, сокращая время разработки с нескольких месяцев специализированного проектирования примерно до часа.

Система, получившая название Large Language Model (LLM) - построение алгоритма на основе дополнительной эволюции, или LACE, позволяет пользователям-неспециалистам вводить сложные операционные задачи простым языком. Затем LACE автоматически создает, оценивает и уточняет специальный "портфель" эвристических алгоритмов, предназначенных для эффективного решения задачи.

LACE был протестирован на четырех новых морских задачах и получил оценки от 97% до 99% от наилучшего результата, полученного любым протестированным методом. Кроме того, компания LACE смогла разработать решение примерно за час и стоимостью около 10 долларов США (12,70 канадских долларов).

Исследование, опубликованное в Nature Machine Intelligence, проводилось под руководством доцента Янь Рана и научного сотрудника д-ра Гун Хуатяня из Школы гражданской и экологической инженерии НТУ (CEE).

Комбинаторная оптимизация (КО) - это область компьютерных наук, которая фокусируется на поиске оптимального решения из широкого набора возможных решений. Она лежит в основе важнейших глобальных операций, включая планирование стоянки в морском порту, распределение операционных в больницах, маршрутизацию цепочки поставок и управление энергосистемой.

Для решения сложных проблем совместного использования систем системные инженеры часто полагаются на модульные контракты или четкие правила, позволяющие разделить проблемы на более мелкие части. Затем они используют специальные эвристические методы или "умные ярлыки" для быстрого решения каждой части проблемы.

Традиционно адаптация алгоритмов к новым операционным ограничениям требовала месяцев кропотливых проб и ошибок со стороны экспертов в предметной области. Хотя LLM могут писать компьютерный код, существующие методы искусственного интеллекта обычно терпят неудачу, когда перед ними ставится задача создать комплексные решения для новых реальных логистических задач за одну попытку.

LACE преодолевает это узкое место с помощью двухэтапной архитектуры. Сначала она разбивает проблему на модульные контракты, а затем итеративно формирует команду специалистов, использующих взаимодополняющие эвристические методы.

Ведущий автор Ян сказал: "Разработка пользовательского программного обеспечения для реальных операций исторически была одним из основных препятствий в таких отраслях, как управление портами, здравоохранение и энергетика. С помощью LACE мы демонстрируем, что грамотное проектирование инфраструктуры искусственного интеллекта, а не просто создание более крупных моделей искусственного интеллекта, может преодолеть этот пробел.

- Превратив месяцы ручного программирования в автоматизированный процесс продолжительностью примерно в один час, мы делаем высокопроизводительную операционную оптимизацию доступной для организаций любого размера".

When tested on four entirely new, complex container terminal and tugboat routing problems designed to reflect modern maritime challenges, LACE achieved scores of 97% to 99% of the best result obtained by any method tested. Competing LLM-based AI systems, including Google's FunSearch, failed completely to produce feasible algorithms or software capable of meeting operational constraints.

In fact, LACE completed its execution in about an hour for each problem and at a cost of under US$10 in computation fees per problem.

Gong said, "Whether rerouting tugboats in a busy port during unexpected congestion or, in future applications, reallocating hospital beds during a surge, operational conditions shift rapidly. LACE allows decision-makers to generate validated, highly effective solution strategies on demand in about an hour. By comparison, traditional software designs can take months and cost hundreds of thousands."

By dramatically reducing both time and computational costs, the NTU research team believes LACE can democratize high-performance algorithm discoveries, enabling smaller research teams, regional logistics hubs, public health care institutions and utility providers that lack multimillion-dollar algorithm engineering budgets to build software solutions.