Как ИИ меняет современную науку

Одна из главных тем, обсуждавшихся на Конгрессе молодых ученых,— применение искусственного интеллекта в науке. Руководитель Школы анализа данных (ШАД) «Яндекса» Алексей Толстиков рассказал «Ъ-Науке» о том, как ИИ помогает ученым познавать мир.

Сегодня искусственный интеллект позволяет исследователям решать задачи, которые раньше были за пределами человеческих возможностей. Он стал неотъемлемой частью фундаментальных исследований: от предсказания поведения сложных молекул до анализа данных в экологических проектах. Мы видим, как благодаря ему расширяются границы знаний и создаются инструменты, которые делают работу ученых быстрее, эксперименты дешевле, а междисциплинарные исследования проще.

Последние достижения в сфере применения ИИ в науке находят признание на самом высоком уровне. Например, Нобелевская премия по физике в 2024 году была присуждена Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону за их работы в области машинного обучения. А Нобелевская премия по химии досталась разработчикам алгоритма AlphaFold — Дэвиду Бейкеру, Демису Хассабису и Джону Джамперу. Он позволил ученым строить трехмерные модели белков с точностью, которая раньше была недостижима.

ИИ ускоряет открытия и экономит ресурсы

Современные исследования часто требуют вложений на миллионы, а иногда и миллиарды рублей. Колоссальных затрат требует проверка теорий и гипотез в физике и химии. Чтобы сократить эти расходы, ИИ может использоваться как инструмент предварительной оценки гипотез. Проводится симуляция эксперимента, в ходе которой алгоритмы машинного обучения предварительно оценивают вероятность успеха той или иной идеи. Это дает возможность сосредоточить основные ресурсы на наиболее перспективных направлениях.

Так, изучение новых лекарств включает анализ огромных массивов молекул. Андрей Чурсов, выпускник ШАД, а ныне исполнительный вице-президент Zephyr AI, подсчитал возможное количество молекул с лекарственным потенциалом — единица с шестьюдесятью нулями. Если бы мы анализировали их вручную, это заняло бы миллиарды лет. Технологии машинного обучения позволяют провести этот анализ гораздо быстрее, отсекая неподходящие варианты.

При этом важно помнить, что искусственный интеллект хоть и мощный инструмент, но он не заменяет ученого. Его задача — быть помощником, ускорять исследования, расширять доступ к знаниям. Молодые ученые уже сегодня активно используют ИИ, чтобы быстрее погружаться в новые области, быть в курсе последних исследований и анализировать массивы данных. Одно из наиболее полезных изобретений последних лет — сервисы для поиска и краткого пересказа научных статей на основе искусственного интеллекта. Они позволяют легко находить нужную информацию о научных работах и суммировать ее. Особенно полезны они для начинающих исследователей и аспирантов.

ИИ также помогает в междисциплинарных исследованиях. Современная наука строится на пересечении различных областей знаний. А многоуровневая система искусственного интеллекта способна охватить такой объем информации из разных доменных областей, который не может поместиться в голове одного человека или даже небольшой группы ученых. Инструменты на основе ИИ важны для создания новых знаний и открытий, включая доказательство новых теорем в математике или формулировку новых законов в социологии и науке о поведении людей.

Уже сейчас искусственный интеллект помогает реализовывать научные и прикладные проекты во многих доменных областях науки, которые реально меняют мир. Один из примеров — применение интеллектуальных технологий, разработанных в ШАД, для мониторинга популяции животных. С помощью нейросетей отслеживаются редкие виды — например, барсы в национальном парка «Сайлюгемский». Также совместно с ШАД разработаны алгоритмы, предсказывающие распространение вулканического пепла после извержений. Они учитывают направление и скорость ветра, что позволяет точно определить зоны оседания пепла и помогают минимизировать риски для людей и инфраструктуры на Камчатке и в других сейсмически активных регионах.

Искусственный интеллект и роль корпораций

Значительный вклад в расширение применения ИИ в науке вносят крупные корпорации. Они активно инвестируют в исследования, образование и поддержку молодых талантов и умеют видеть новые технологические тренды на ранних этапах. Например, Школа анализа данных, которой я руковожу, начала готовить специалистов в области машинного обучения еще 17 лет назад, задолго до того, как ИИ стал мейнстримом.

Поддержка корпораций важна не только для разработки технологий, но и для подготовки специалистов. Это направление особенно значимо в России, где рынок ИИ находится на стадии активного роста. Мы в ШАД гордимся тем, что наши выпускники становятся частью этого процесса, создавая новые приложения и решая глобальные задачи.

Этические и технические вызовы

Конечно, применение ИИ в науке сталкивается с вызовами. Современные технологии все еще дороги, что ограничивает их массовое применение. Кроме того, в таких областях, как медицина, юриспруденция и образование, ошибки алгоритмов могут иметь серьезные последствия. Поэтому важно соблюдать базовые этические нормы в науке и постепенно внедрять интеллектуальные системы, тестируя их в реальных условиях.

Но я уверен, что мы стоим на пороге новой эпохи. Эпохи, где ИИ в научной лаборатории станет столь же обыденным явлением, как компьютер. Мы уже видим, как он помогает ученым добиваться результатов, которые еще вчера казались фантастикой. И это только начало.

Ольга Грибова