Aster: KI-Agent entdeckt Wissenschaft 20‑mal schneller als bisher
Ein neuer KI-Agent namens Aster hat die Geschwindigkeit der wissenschaftlichen Entdeckung um mehr als das 20‑fache gesteigert. Durch die Kombination eines Startprogramms, einer Aufgabenbeschreibung und eines Evaluationsskripts verbessert Aster das Programm iterativ und erzielt dabei häufig neue Spitzenleistungen.
Die enorme Reduktion der benötigten Iterationen ermöglicht die Lösung von Problemen, die lange Ausführungszeiten erfordern – etwa mehrstündige Trainingsläufe von Machine‑Learning-Modellen. Aster wurde bereits erfolgreich in Bereichen wie Mathematik, GPU‑Kernel‑Optimierung, Zellbiologie, Neurowissenschaften und Sprachmodell‑Training eingesetzt.
Zu den konkreten Erfolgen zählen die Lösung des Erdos‑Minimum‑Overlap‑Problems, die Optimierung des TriMul‑Kernels, die Rauschunterdrückung bei Einzelzellanalysen, die Vorhersage neuronaler Aktivität für ZAPBench sowie die Teilnahme an der NanoGPT Speedrun Competition. In allen Aufgaben erzielte Aster neue Bestleistungen, abgesehen von ZAPBench, wo es die beste menschliche Lösung mit weniger als 1/190 der Rechenleistung erreichte.
Der Agent ist über eine Web‑Schnittstelle und eine API unter asterlab.ai zugänglich.