ओपन-सोर्स "BootLoops" हार्नेस सटीक वैज्ञानिक गणनाओं में एआई मॉडलों का समर्थन करता है
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हैरवर्ड के भौतिक विज्ञानी मैथ्यू श्वार्ज़ ने 'BootLoops' विकसित किया है, जो एक ओपन-सोर्स हार्नेस है और बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) का उपयोग करके सटीक वैज्ञानिक गणनाओं को करने और अनुशासनगत अंतराल को पाटने में सहायता करता है। तीन महीने के भीतर, श्वार्ज़ और उनके 19 सह-लेखकों ने कण भौतिकी से लेकर पारिस्थितिकी और भाषाविज्ञान तक 18 विविध क्षेत्रों में 36 शोधपत्र तैयार किए। इस प्रणाली ने भौतिकी में पहले असंभव माने जाने वाले समाकलनों की सफलतापूर्वक गणना की और उदासीन जैवविविधता सिद्धांत में एक लंबे समय से चली आ रही समीकरण को हल किया, जिसमें पेड़ों की प्रजातियों के संघटन में अपेक्षा से तेज़ बदलाव सामने आए। इसके अलावा, इसने जीन रूपांतरण के लिए सबूत खोजने के लिए अरबों उत्परिवर्तन जोड़ों का विश्लेषण किया और अर्थशास्त्र पत्रिकाओं के लिए पुनरुत्पादन पैकेजों की सत्यापन प्रक्रिया को स्वचालित किया। श्वार्ज़ का तर्क है कि एआई को उन "क्लॉड-आकार की समस्याओं" पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए जहाँ यह मानव ज्ञान के टुकड़े-टुकड़े हुए क्षेत्रों को जोड़ सकता है, न कि पारंपरिक शोध विधियों को पूरी तरह प्रतिस्थापित करना चाहिए। हालाँकि, वे चेतावनी देते हैं कि मॉडल अक्सर सटीक गणनाओं के बावजूद समय से पहले जीत का ऐलान करते हैं या गलत निष्कर्ष निकालते हैं, जिसके लिए कठोर मानवीय निगरानी की आवश्यकता होती है। परिणामस्वरूप, जबकि एआई डेटा प्रसंस्करण और पैटर्न पहचान को तेज़ करता है, परिणामों की सत्यापन और वैज्ञानिक दिशा निर्धारण के लिए विशेषज्ञ मार्गदर्शन अनिवार्य बना हुआ है।
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