Искусственный интеллект в науке: новые возможности и вызовы для исследователей

22-08-2025: UEFIMA.RU:  Искусственный интеллект (ИИ) коренным образом меняет научные исследования, стимулируя потребность в специалистах, объединяющих фундаментальные знания с машинным обучением.

Однако, обучение ученых работе с нейросетями — сложная задача.

Сегодня ИИ применяется в различных областях науки: от анализа данных до разработки гипотез и проектирования экспериментов. Нейросети значительно ускоряют научные процессы.

Примером может служить предсказание структуры белков компанией DeepMind, что ускорило разработку лекарств.

Внедрение ИИ в науку в России поддерживается сильной математической базой и сотрудничеством между вузами и технологическими компаниями.

Российские ученые внесли вклад в анализ данных на Большом адронном коллайдере. ИИ находит применение не только в фундаментальной, но и в прикладной науке, например, в металлургии и фармацевтике.

В России, начиная с 2019 года, активно поддерживается развитие ИИ в науке. Создается единая экосистема из кадров, инфраструктуры и образования.

Крупные технологические компании, такие как «Яндекс», играют важную роль, делясь опытом и инфраструктурой.

Университеты актуализируют учебные программы, предлагая специализации в научном программировании и обработке данных.

Совместные образовательные программы IT-компаний и научных институтов помогают студентам развивать актуальные навыки.

В 2024 году Нобелевскую премию по физике дали за прорывные открытия в машинном обучении и нейросетях, что подчеркивает их важность для науки. Сейчас ИИ используется и в России, но его потенциал еще полностью не раскрыт.

Искусственный интеллект активно помогает решать задачи, которые раньше требовали огромных усилий: анализ данных в физике высоких энергий, моделирование материалов и изучение космоса.

Например, машинное обучение помогает находить редкие события в данных с Большого адронного коллайдера и обрабатывать снимки телескопов для поиска экзопланет.

Нейросети помогают создавать лекарства и вакцины, просчитывая разные комбинации веществ и прогнозируя их эффективность.

Благодаря анализу больших данных и выявлению скрытых закономерностей, нейросети ускоряют открытия.

ИИ помогает отличать темную материю от космического шума, и в будущем, возможно, сыграет ключевую роль в ее изучении.

Первые попытки использования ИИ в науке были еще в 90-х годах. Сейчас нейросети могут соответствовать уровню кандидатов и даже докторов наук. Виртуальные научные сотрудники ускоряют обработку данных и повышают точность гипотез.

Россия работает над внедрением нейросетей в науку. Участие в международных проектах и наличие квалифицированных инженеров создают условия для дальнейшего прогресса.

Игнорировать потенциал нейросетей в науке недальновидно и может привести к отставанию от других стран.

Для развития применения нейросетей в российской науке важна подготовка специалистов. ИИ активно влияет на профессии, требующие высокой квалификации, исследователей.

Нужно вкладывать ресурсы в обучение, вводя курсы обработки данных во все научные программы. Это обеспечит отрасль ценными кадрами, способными качественно внедрять и использовать нейросети.

Кроме того, для обучения ИИ важны данные. Чем больше данных, тем лучше работает модель. Сейчас основные научные данные в интернете на английском языке.

Это дает преимущество зарубежным нейросетям. Если российские модели не будут получать достаточно данных, они могут отстать в развитии.

Чтобы этого не произошло, важно обеспечить доступ отечественных разработчиков к русскоязычным и зарубежным материалам.

Часть материалов потребуется оцифровать и адаптировать. Это простимулирует создание русскоязычных дата-сетов для разных научных областей.