Aug, 2022

球状星团自动化服务：跨越时空的研究流程自动化

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TL;DR该研究介绍了 Globus 研究数据管理平台中的新服务，该服务可支持将多种研究流程作为可重用的操作集合规范，并在异构研究环境中执行这些流程，从而使研究者能够利用一个可靠、可扩展和安全的云平台自动化管理广泛的研究任务。
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发现论文，激发创造
  • 云服务使异构资源上高效的 AI 引导仿真工作流程成为可能

    使用多种计算资源，如高度并行的超级计算机和专用加速器，部署基于 AI 的模拟工作流非常有利，其中，云托管管理服务的使用可以简化跨资源身份验证和授权，功能即服务（FaaS）函数调用和数据传输等方面的管理，我们的研究表明使用云托管管理服务可以实现与直接连接资源使用情况相当的性能优化。

    Mar, 2023

  • 基于自治型 LLM 的从数据到可人工验证的研究论文

    AI 驱动的科学研究中的透明度、可追溯性和可核实性对加速科学发现具有潜力。

    Apr, 2024

  • SmartFlow: 基于 LLMs 的机器人流程自动化

    智能流 (SmartFlow) 是一种基于人工智能的机器人流程自动化（RPA）系统，它使用预训练的大型语言模型（LLMs）结合深度学习技术的图像理解，通过计算机视觉和自然语言处理来感知图形用户界面（GUI）上的可见元素并转换为文本表示，然后将其用于生成一系列由脚本引擎执行的操作，以完成所指定的任务。

    May, 2024

  • 基于基础模型的企业自动化

    自动化企业工作流程可以释放每年 4 万亿美元的生产力增益。通过案例研究医院和大型 B2B 企业，我们发现采用机器人流程自动化受到成本高昂（需 12-18 个月），执行不可靠（初始准确率为 60％）和繁琐的维护（需要多个全职员工）的限制。在这篇文章中，我们提出 ECLAIR，一个能够以较少人力监督自动化企业工作流程的系统，通过初步实验表明，多模态基础模型具有解决传统机器人流程自动化的局限性的潜力。我们还确定了人工智能与人类协作、验证和自我提升作为开放性挑战，并提出了通过数据管理技术解决这些挑战的方式。

    May, 2024

  • 化学科学中的自主发现第二部分：展望

    这篇论文主要研究了在化学科学领域自动化技术的应用，探讨了目前自动科学发现的局限性，并提出了未来自主发现的实际应用和方法论方向。

    Mar, 2020

  • ProAgent：从机器人流程自动化到主动流程自动化

    这篇文章介绍了一种名为 Agentic Process Automation (APA) 的新型自动化模式，通过利用基于大型语言模型（LLM）的代理人将人的劳动转移到与构建和执行相关的代理人，实现了先进自动化。我们实例化了一个名为 ProAgent 的 LLM 代理人，用于根据人类指令制定工作流程并进行复杂决策的协调。通过实证实验详细说明了工作流程的构建和执行过程，展示了 APA 的可行性，揭示了一个由代理人驱动的新自动化范式的可能性。

    Nov, 2023

  • AI 耦合 HPC 工作流中异构任务的异步执行

    本文研究异构科学工作流中异步任务执行的要求和性质，提出度量异步执行的定性好处的关键指标，并在 Summit 上进行的实验表明，使用异步执行可以大大提高性能.

    Aug, 2022

  • SIERRA: 研究自动化的模块化框架

    SIERRA 是一个基于科学方法的框架，可加速智能系统研究的发展并提高结果的可重复性。它提供可复制性独立于执行环境和目标平台的自动化，并采用深度模块化方法，以消除手动实验配置和结果处理。

    Mar, 2022

  • 自动化数据科学：前景和挑战

    本文主要探讨数据科学中的自动化技术，旨在为数据科学家提供更好的工具而非替代人力。机器学习是数据科学中自动化技术的一个重要方面，但一些开放性和情境依赖的任务仍需要人工参与。

    May, 2021

  • 实现自动化和规范化机器人系统的路线图

    通过将高级策略生成为结构化图形数据并生成低级任务的代码库，提出了一个可以实现全自动和规范化机器人系统的路线图。

    Mar, 2024