Коллектив Института AIRI на международной конференции AI Journey представил фреймворк GigaEvo, предназначенный для автоматизации экспериментов в области ИИ. Основная цель решения — сократить необходимость в постоянном участии специалистов, ускорить цикл проведения экспериментов и повысить качество итоговых моделей.
В основе GigaEvo лежит метод эволюционного поиска стратегий обучения. Этот подход позволяет воспроизводить масштабные исследовательские процессы, ранее доступные в основном крупным лабораториям с развитой инфраструктурой. Платформа автоматизирует подбор архитектур, оптимизацию гиперпараметров, тестирование признаковых пространств и оценку моделей. Это позволяет исследователям сосредоточиться на решении научных задач, а не на технической организации экспериментов.
Система охватывает полный цикл машинного обучения — от загрузки данных до получения оптимального решения, включая автоматическую эволюцию стратегий обучения, когда система самостоятельно находит и улучшает наиболее эффективные подходы. GigaEvo предоставляет инструменты для визуализации и контроля прогресса в реальном времени, минимизирует влияние человеческого фактора и интегрируется с существующими AutoML- и MLOps-платформами. Решение поддерживает развертывание в облачных и корпоративных средах, а его модуль MasterAPI обеспечивает бесшовное подключение к инфраструктуре организации.
Фреймворк может применяться в различных областях: в исследовательских центрах для автоматизации экспериментов, в аналитических подразделениях для ускорения построения моделей и повышения точности прогнозов, на платформах тестирования гипотез, а также в корпоративных системах поддержки принятия решений. GigaEvo масштабируется и подходит как для научных исследований, так и для прикладных задач в бизнесе, промышленности и финансовой сфере.
GigaEvo делает передовые исследовательские возможности доступными без необходимости использования собственных вычислительных кластеров и сложной инфраструктуры.