CVEvolve: автоматический поиск алгоритмов для научных данных без кода
Учёные из SEM Foreign RusNews AI разработали CVEvolve — автономную систему, которая способна самостоятельно обнаруживать алгоритмы для обработки неструктурированных научных данных. Результаты работы опубликованы на arXiv.
CVEvolve представляет собой агентную платформу с интерфейсом нулевого кода. Она объединяет стратегию многораундового поиска с инструментами для выполнения кода, оценки результатов, управления историей и проверки на отложенных тестах. Система чередует действия по открытию новых подходов и улучшению уже найденных, используя стохастическую выборку кандидатов с учётом происхождения для баланса между исследованием и эксплуатацией.
Эффективность CVEvolve продемонстрирована на трёх задачах: регистрация изображений рентгеновской флуоресцентной микроскопии, обнаружение пиков Брэгга и сегментация изображений высокоэнергетической дифракционной микроскопии. Во всех случаях система находила алгоритмы, превосходящие базовые методы, а отслеживание на отложенных тестах помогало отбраковывать переоптимизированные варианты.
По мнению авторов, CVEvolve позволяет учёным-предметникам, не обладающим глубокими знаниями в программировании или компьютерном зрении, превращать неструктурированные научные данные в работающие алгоритмы. Это снижает барьер входа для анализа сложных изображений, особенно когда данные зашумлены, имеют высокий динамический диапазон или разреженную разметку.
Разработка открывает перспективы для автономного открытия алгоритмов в лабораториях и исследовательских центрах, где требуется быстрая адаптация обработки под конкретные экспериментальные условия.
