ERA: ШІ пише наукове програмне забезпечення
19 травня 2026 року Nature опублікував статтю «An AI system to help scientists write expert-level empirical software» (Nature 654, 909–916): система ERA поєднує велику мовну модель із пошуком деревом, щоб писати програми, які максимізують кількісну метрику якості, — від аналізу однокліткових даних до прогнозу госпіталізацій із COVID-19.
Чому це важливо
Результат для наукових програм тут виміряно на публічних змаганнях і в ретроспективному порівнянні з CDC, а не лише в описі розробника, і стаття пройшла рецензію. Редакційна оцінка: усі запуски проводили автори, публічний лише еталонний код.
Числа зі статті. У задачі інтеграції однокліткових даних 40 із 87 згенерованих методів перевершили всі методи, що були опубліковані на той момент, за таблицею лідерів OpenProblems; в епідеміології 14 моделей перевершили ансамбль CDC і всі окремі моделі в ретроспективному дослідженні на даних станом на 1 травня 2025 року за сезон 2024–2025. Ще є геопросторовий аналіз, прогноз нейронної активності риби даніо, числове розв'язання інтегралів і нова конструкція для часових рядів. Чого запис не стверджує. Ці порівняння — запуски авторів, не змагання, у якому системі щось було відомо наперед; прогноз COVID ретроспективний. Публічний еталонний код лежить на github.com/google-research/era, тож повтор можливий, але його тут не проведено. Автори — з Google DeepMind, Google Research, Google Platforms and Devices, MIT, Гарварду, McGill і Caltech; стаття зазначає, що автори від Google — працівники компанії й тримають акції Alphabet. Отримано 13 вересня 2025, прийнято 13 травня 2026.