帮科学家轻松写出专业级实验软件的AI工具

科学研究常因需要人工编写专用软件来支持计算实验而进展缓慢。为解决这一瓶颈，研究人员开发了“实证研究辅助系统”（ERA），这是一种人工智能系统，能够自动生成高质量、专业级的科研软件。ERA的核心技术结合了大语言模型（LLM）与树搜索算法（Tree Search），能系统性地优化软件性能指标，并在海量可能方案中智能筛选最优解。它不仅能自主探索外部文献中的复杂科研思路，还能将这些思路有效整合进软件设计中。实际应用表明：在生物信息学领域，ERA自主发现40种全新的单细胞数据分析方法，在公开排行榜上全面超越顶尖人工开发方法；在流行病学领域，ERA生成的14个预测模型，在新冠住院人数预测任务中表现优于美国疾控中心（CDC）的集成模型及所有其他单个模型；此外，ERA还成功开发出用于地理空间分析、斑马鱼神经活动预测、积分数值求解以及基于新规则的时间序列预测等专业级软件工具。通过为多种科研任务自主设计并实现创新解决方案，ERA显著提升了科研自动化水平，为加速科学发现进程提供了切实可行的新路径。