hi-tech.mail.ru

ИИ в науке: почему будущее российских открытий — за нейросетями

В 2024 году Нобелевскую премию по физике вручили за основополагающие открытия в области машинного обучения и нейросетей. Событие подтвердило важность внедрения нейросетей в науку. Сегодня ИИ используется и в российской науке, но его потенциал еще не раскрыт в полной мере. Применение ИИ в науке сегодня Сейчас искусственный интеллект активно используется для решения задач, которые ранее требовали колоссальных временных и вычислительных ресурсов: анализа данных высокоэнергетической физики, моделирования поведения материалов и обработки астрономических наблюдений. Например, алгоритмы машинного обучения помогают исследователям идентифицировать редкие события в данных с Большого адронного коллайдера — они способны быстро анализировать огромные массивы данных, выделяя аномалии и закономерности, которые было сложно обнаружить традиционными методами. В астрономии нейросети обрабатывают изображения с телескопов, автоматизируя поиск экзопланет, галактик и редких космических явлений. Также искусственный интеллект помогает ученым в обработке больших данных и ускорении экспериментов в различных сферах — медицине, фармакологии, истории и др. Например, в лабораториях с помощью нейросетей начали облегчать работу над созданием препаратов и вакцин. Они просчитывают разные комбинации активных веществ и прогнозируют процент эффективности — в результате исследователям не нужно тратить годы на тестирование заранее провальных вариантов.

Апр 25, 2025 - 13:47

ИИ в науке: почему будущее российских открытий — за нейросетями

В 2024 году Нобелевскую премию по физике вручили за основополагающие открытия в области машинного обучения и нейросетей. Событие подтвердило важность внедрения нейросетей в науку. Сегодня ИИ используется и в российской науке, но его потенциал еще не раскрыт в полной мере.

Применение ИИ в науке сегодня

Сейчас искусственный интеллект активно используется для решения задач, которые ранее требовали колоссальных временных и вычислительных ресурсов: анализа данных высокоэнергетической физики, моделирования поведения материалов и обработки астрономических наблюдений. Например, алгоритмы машинного обучения помогают исследователям идентифицировать редкие события в данных с Большого адронного коллайдера — они способны быстро анализировать огромные массивы данных, выделяя аномалии и закономерности, которые было сложно обнаружить традиционными методами. В астрономии нейросети обрабатывают изображения с телескопов, автоматизируя поиск экзопланет, галактик и редких космических явлений.

Также искусственный интеллект помогает ученым в обработке больших данных и ускорении экспериментов в различных сферах — медицине, фармакологии, истории и др. Например, в лабораториях с помощью нейросетей начали облегчать работу над созданием препаратов и вакцин. Они просчитывают разные комбинации активных веществ и прогнозируют процент эффективности — в результате исследователям не нужно тратить годы на тестирование заранее провальных вариантов.