Skip to content
ИИ в научных исследованиях: Нейросети становятся полноценными членами исследовательской команды
Искусственный интеллект (ИИ) все активнее проникает в сферу науки, меняя привычные подходы к исследованиям и ускоряя процесс открытия новых знаний. В 2024 году ИИ-разработки были удостоены Нобелевских премий — впервые в истории сразу в двух областях: физике и химии. Премию по физике получили за достижения в области машинного обучения нейросетей, а в химии — за алгоритм AlphaFold, который предсказывает трехмерную структуру белков на основе их аминокислотной последовательности. В то время как раньше такие исследования требовали многолетних усилий ученых, теперь они могут быть завершены всего за несколько часов.
Как ИИ меняет научный процесс
Искусственный интеллект с каждым днем все больше влияет на ускорение научных исследований. Примеров успешного применения ИИ в науке становится все больше: система AlphaDev улучшает алгоритмы сортировки, а робохимик Synbot автоматизирует синтез органических молекул. В свою очередь, инструмент GNoME за 17 дней создал 380 000 стабильных кристаллов, в то время как человек на такую работу затратил бы порядка 800 лет. Это явное свидетельство того, как искусственный интеллект помогает научным командам работать с еще большей эффективностью.
Большие языковые модели: новые горизонты в научных исследованиях
Одним из самых впечатляющих достижений в области ИИ является развитие больших языковых моделей. Так, модель ChatGPT от OpenAI в декабре 2024 года успешно решала научные задачи на уровне аспиранта. Модель «Сбера» — GigaChat Max — сдала экзамен по лечебному делу. Начиная с этого года, модели типа DeepSeek также продемонстрировали способность разрабатывать научные гипотезы с меньшими вычислительными затратами, чем это предполагалось раньше.
Кроме того, ученые все чаще обращаются к ИИ, чтобы обрабатывать гигантские массивы данных, которые постоянно растут. Искусственный интеллект помогает улучшить качество данных, минимизируя ошибки, например, при секвенировании ДНК или анализе образцов клеток. Модели ИИ способны извлекать скрытые закономерности, которые были бы труднодоступны традиционным методам.
Преобразование научных публикаций: ИИ как рецензент и автор
Не менее важным направлением является влияние ИИ на сам процесс научной публикации. Ранее научные статьи, как правило, имели сложный язык и были ориентированы на узкую аудиторию. Сейчас же искусственный интеллект способен преобразовывать исследования в более доступные и понятные формы. С помощью ИИ ученые могут преобразовывать статьи в интерактивные форматы, такие как аудиогиды или онлайн-курсы, что делает их доступными для широкой аудитории и улучшает вовлеченность общественности в научные процессы.
Моделирование сложных систем: ИИ расширяет традиционные методы
Моделирование сложных систем, таких как экономика или биология, является одной из самых сложных научных задач. Ранее ученые использовали детерминированные уравнения для прогнозирования поведения таких систем, что зачастую оказывалось недостаточным. В последние десятилетия ИИ стал не просто заменой традиционным методам, но и их расширением. Например, агентное моделирование помогает имитировать взаимодействие между субъектами, что дает возможность предсказывать поведение более сложных систем, таких как экономика или экологические процессы.
Использование ИИ для моделирования взаимодействий между агентами, например, компаниями и потребителями, позволяет создавать более гибкие и точные прогнозы. С помощью методов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) ИИ может адаптировать свое поведение в реальном времени, что особенно полезно для задач, связанных с динамичными изменениями, как, например, прогнозирование цен на ресурсы или адаптация к изменениям в условиях пандемий.
ИИ и инновации: решения для научных проблем с широким пространством поиска
Основная сила ИИ заключается в его способности решать задачи с большими пространствами поиска, которые недоступны традиционным алгоритмам. Например, биологи и химики сталкиваются с проблемой изучения миллионов вариантов молекул белков, чтобы создать новые лекарства или материалы. Для обработки таких данных ученым необходимо изучить огромное количество возможных вариантов, что невозможно сделать вручную. ИИ помогает ускорить этот процесс, открывая новые области поиска и ускоряя нахождение оптимальных решений.
Будущее науки с ИИ: соавторство и новые возможности для ученых
Очевидно, что ИИ не только будет продолжать развиваться, но и станет незаменимым инструментом для ученых. В будущем искусственный интеллект может стать полноценным членом исследовательской команды, а в перспективе — соавтором революционных научных открытий, таких как новые лекарства или методы решения глобальных проблем.
Для российской науки это также открывает новые перспективы. Совсем недавно были созданы конкурентоспособные языковые модели и инструменты, которые способны значительно ускорить прогресс в научных исследованиях. В ближайшие годы ИИ, безусловно, окажет решающее влияние на развитие науки, ускоряя процессы открытия и предоставляя ученым новые возможности для решения сложных задач.
Заключение: ИИ — драйвер научных достижений
Итак, искусственный интеллект становится неотъемлемой частью научных исследований, ускоряя процесс поиска и анализа данных, улучшая качество научных публикаций и помогая решать сложнейшие задачи, которые раньше были за пределами человеческих возможностей. Научные исследования уже не могут обходиться без ИИ, и в будущем он станет еще более важным инструментом для научных открытий, изменяя представление о возможностях человеческого разума.
