AI4S входит в эру проектов: платформа Цзыдун Тайчу переводит ИИ от задач к проектам

Научные исследования с помощью искусственного интеллекта вступают в новую фазу. Если раньше ИИ использовался как инструмент для отдельных операций — поиска литературы, анализа данных, генерации кода, — то теперь речь идет о способности машины вести целый научный проект от начальной гипотезы до проверенного результата. Китайская компания Zhongke Zidong Taichu (中科紫东太初), вышедшая из Института автоматизации Китайской академии наук, представила обновление своего научного агента ScienceClaw — движок AutoProject. Платформа позволяет ИИ самостоятельно планировать исследование, разбивать его на подзадачи, выполнять длительные циклы работы и проверять обоснованность выводов.

В основе AutoProject три ключевых компонента. Модуль Project2Task превращает расплывчатую цель в детальную сеть задач с учетом зависимостей и ресурсов. TaskExecutor обеспечивает длительное автономное выполнение: ИИ мониторит ход работы, реагирует на сбои и экспериментальные данные, перестраивает план без постоянного участия человека. Третий элемент — EviGraph — создает граф доказательств, подтверждающих каждый вывод. Система проверяет, соответствуют ли эксперименты гипотезам, а выводы — данным, и при обнаружении противоречий автоматически запускает исправления. На тестах механизм показал улучшение ключевых метрик: например, точность анализа результатов выросла с 0,442 до 0,794, а поддержка утверждений воспроизводимыми доказательствами увеличилась на 40 процентов по сравнению с лучшей базовой линией.

Компания подчеркивает, что автономность не означает полного устранения ученого из процесса. Исследователь может в любой момент вмешаться, оценить гипотезы и скорректировать направление работы. При этом роль ИИ меняется: из пассивного исполнителя он превращается в активного ведущего проекта. Сама модель Zidong Taichu, на которой основан ScienceClaw, изначально строилась как мультимодальная: она работает не только с текстом, но и с формулами, графиками, экспериментальными данными, что важно для научной деятельности. По мнению разработчиков, индустрия AI4S переходит от конкуренции отдельных моделей к конкуренции целостных экосистем — от задач к проектам.