Искусственный интеллект в научной сфере уже перестал быть экзотикой, за рубежом им пользуются 75% исследователей. В России данный показатель пока гораздо ниже. ИИ-инструменты внедряют только 5% научных организаций и около 10% вузов. IT-компания К2 НейроТех озвучила четыре ключевых направления, которые ускоряют научный прогресс.

Согласно статистике Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, в нашей стране только 5% научных организаций и около 10% вузов применяют ИИ-решения для своих целей, тогда как за рубежом три четверти ученых уже применяют различные ИИ-инструменты. В частности, в Гарварде используют ИИ-платформу для проверки эссе, в Стэнфорде чат-бот востребован для научных исследований, а в Университете Торонто ИИ-систему используют для планирования расписаний.

Генеративные модели сокращают путь от гипотезы до открытия

Генеративный ИИ сегодня не просто подсказывает, нейросети заменяют десятилетия стендовых испытаний. В нынешнем году платформа GNoME от Google DeepMind предсказала 2,2 миллиона новых кристаллических структур. Из них 381 тысяча признаны термодинамически стабильными — в восемь раз больше, чем было известно ранее. Всё это — без единого физического эксперимента, сообщает RB.ru.

Кроме того, с помощью генеративных ИИ-моделей были открыты 268 сплавов, при этом химики каким-то чудесным образом не потратили ни одного грамма материалов. Подобные инструменты уже работают в материаловедении, биотехнологии, химии и фарме — и дают экономию не только по времени, но и по стоимости исследований.

Автономные лаборатории

ИИ-системы теперь проводят эксперименты в замкнутом цикле — от гипотезы до результата. В MIT с их помощью за несколько месяцев нашли антибиотик от устойчивого штамма MRSA — он прошел испытания на животных и сейчас процесс уже идет в сторону коммерциализации.

Роботы для рутинной и опасной роботы

ИИ-комплексы с функцией робототехники способны заменить ученых в опасных местах, где есть высокие температуры, токсичные среды, стерильные биомодули. Автоматизированные ПЦР-системы, NGS-платформы и станции экстракции биомолекул снижают время проведения процедур до 80% и повышают точность результатов. В медицине и фармацевтике это меняет ритм всей лабораторной работы: медик теперь не делает руками — он ставит задачу, а робот сам отрабатывает протокол.

Мультимодальные ИИ-платформы одновременно работают с текстом, числами и изображениями

Современные ИИ-системы сейчас умеют одновременно обрабатывать разные типы входящих данных. В медицине такие платформы объединяют визуальную диагностику (например, МРТ), историю болезни и лабораторные показатели — и выдают рекомендации с точностью до 95%. Это позволяет освободить медиков от рутинной интерпретации и ускоряет принятие решений.

«Искусственный интеллект все активнее проникает в науку и уже стал незаменимым инструментом для эффективной обработки больших объемов информации. Для того, чтобы реализовать потенциал ИИ для фундаментальных и прикладных исследований и сделать его ключевым инструментом для современных команд дата-сайентистов и ученых, необходима надежная и гибкая инфраструктура, включающая высокие вычислительные мощности, ИИ-сервисы и пользовательские инструменты», — отметил руководитель направления ИТ-инфраструктуры К2 НейроТех Алексей Зотов.

Фото: YandexART