Институт AIRI представил фреймворк для автоматизации ИИ-экспериментов

Институт AIRI анонсировал запуск GigaEvo — инструмента для автоматизации экспериментов в области искусственного интеллекта. Эта разработка сокращает необходимость участия экспертов, ускоряет процесс проведения экспериментов и улучшает качество конечных моделей. GigaEvo использует эволюционный поиск стратегий обучения, что позволяет проводить масштабные исследования, ранее доступные только крупным лабораториям с развитой инфраструктурой. Платформа берёт на себя автоматизацию выбора архитектур, настройку гиперпараметров, проверку альтернативных признаковых пространств и оценку моделей. Это даёт исследователям возможность сосредоточиться на научной задаче, а не на технических аспектах эксперимента. Инструмент охватывает весь цикл машинного обучения — от загрузки данных до нахождения оптимального решения, включая автоматическую оптимизацию стратегий обучения. Система самостоятельно ищет и улучшает наиболее эффективные подходы. GigaEvo предлагает визуализацию и мониторинг прогресса в режиме реального времени, снижая влияние человеческого фактора. Разработчик формулирует задачу, а система полностью берёт на себя процесс экспериментов. Решение совместимо с существующими платформами AutoML и MLOps, поддерживает простое развёртывание и масштабирование в облачных и корпоративных средах. Модуль MasterAPI обеспечивает лёгкое подключение к инфраструктуре организации. GigaEvo находит применение в различных областях, где требуется быстрое и качественное создание, тестирование и улучшение моделей машинного обучения. В центрах разработки и лабораториях Data Science он автоматизирует эксперименты 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. В корпоративных системах поддержки принятия решений служит основой для интеллектуальных модулей, улучшающих управленческие процессы. GigaEvo легко масштабируется и подходит как для научных задач, так и для прикладных решений в бизнесе, промышленности и финансовой сфере. Он делает доступными исследовательские возможности, которые ранее требовали собственных вычислительных кластеров и сложной внутренней инфраструктуры. GigaEvo является открытым аналогом AlphaEvolve, разработанным специально для публикации в открытом доступе. Авторы системы смогли воспроизвести результаты ряда математических задач, представленных в статье AlphaEvolve: упаковка окружностей, задача Хейльбронна, второе неравенство о свёртке. При этом AlphaEvolve — это проприетарное исследование, а GigaEvo доступен всем желающим вместе со всеми необходимыми для установки библиотеками.