AgenticSciML: Collaborative Multi-Agent Systems for Emergent Discovery in Scientific Machine Learning
Qile Jiang, George Karniadakis
科学机器学习(SciML)将数据驱动的推理与物理建模相结合,以解决科学和工程中的复杂问题。 然而,SciML架构,损失配方和培训策略的设计仍然是一个专家驱动的研究过程,需要广泛的实验和特定问题的见解。 在这里,我们介绍了AgenticSciML,这是一个协作的多代理系统,其中超过10个专门的AI代理通过结构化推理和迭代进化来合作提出,批评和完善SciML解决方案。 该框架集成了结构化辩论、检索增强方法内存和集成引导的进化搜索,使代理能够生成和评估有关架构和优化程序的新假设。 在整个物理知情学习和操作员学习任务中,该框架发现了超过单智能体和人类设计的基线的解决方案方法,减少了多达四个数量级。 代理产生新颖的策略 - 包括自适应专家架构的混合物,基于分解的PINN和物理知情的操作员学习模型 - 这些策略在策划的知识库中没有显式地出现。 这些结果表明,人工智能代理之间的协作推理可以产生紧急的方法论创新,为科学计算中的可扩展,透明和自主发现指明了一条道路。
Scientific Machine Learning (SciML) integrates data-driven inference with physical modeling to solve complex problems in science and engineering. However, the design of SciML architectures, loss formulations, and training strategies remains an expert-driven research process, requiring extensive experimentation and problem-specific insights. Here we introduce AgenticSciML, a collaborative multi-agent system in which over 10 specialized AI agents collaborate to propose, critique, and refine SciML ...