- 3 мин
- 40
СССР обучит нейросети: российским ученым обещают десятки ИИ-помощников для исследований
Сотни миллионов научных материалов планируют использовать для обучения российских нейросетей. Дмитрий Чернышенко рассказал о десятках ИИ-агентов и площадке приложений для исследователей. Подобные системы уже анализируют статьи, готовят данные и помогают искать новые молекулы. Что именно им поручают и какую роль в этой работе сохраняет ученый — в материале RTVI.
Научное наследие СССР планируют использовать для обучения российских нейросетей, а исследователям предоставить десятки специализированных ИИ-агентов. Об этом вице-премьер Дмитрий Чернышенко рассказал 26 октября на Большой конференции «Приоритет — технологическое лидерство», организованной Центром технологического лидерства.
По словам Чернышенко, десятки цифровых агентов уже используются в научной работе. Такие системы позволяют распределять исследовательские задачи между специализированными помощниками. Развитие отечественных моделей и доступ к ним, рассчитывает вице-премьер, обеспечат «кратное усиление инструментов и возможностей наших ученых».
На единой площадке предполагается собрать прикладные ИИ-решения для исследователей и специалистов, работающих с научным и лабораторным оборудованием. Отдельная задача — стимулировать использование российских моделей. Срок запуска площадки Чернышенко не назвал.
Одним из источников знаний для отечественного ИИ должны стать советские научные архивы. Этот план вице-премьер изложил еще 11 августа на заседании Совета при президенте по науке и образованию в Новосибирске.
«Это огромный кладезь информации, который еще не доступен никаким моделям искусственного интеллекта», — заявил тогда Чернышенко.
По приведенным им данным, к 1980 году Государственная система научно-технической информации СССР насчитывала более 2 млрд единиц научной информации. На 10 августа 2026 года было подтверждено наличие 483 млн единиц материалов в фондах, где идет оцифровка. Чернышенко предложил обновить правила работы системы, чтобы собрать эти сведения и использовать для обучения национальных моделей.
Как может выглядеть работа ученого с группой цифровых помощников, уже показывает разработка ИТМО CoScientist. Система анализирует научную литературу, готовит наборы данных, обучает модели для поиска новых молекул и отбирает перспективные соединения. Под конкретную задачу она выстраивает последовательность действий агентов с разными ролями — от генератора гипотез до аналитика.
«Далее ученый вместе с ИИ “в четыре руки” управляет работой агентов, оценивая результаты, формируя новые гипотезы и корректируя цель», — объяснила руководитель проекта, старший научный сотрудник ИТМО Анна Калюжная.
По данным университета, систему испытывают на задачах из области химии, наноматериалов и клинической медицины. В частности, ее используют при поиске молекул для потенциального лечения рассеянного склероза.
Применение ИИ в исследованиях уже перешло к пилотным проектам. На форуме «Цифровые дни Иннополиса» 9 октября при участии Чернышенко дали старт более чем 40 проектам в образовании и науке. Теперь предстоит связать такие инструменты с научными данными и обеспечить исследователям доступ к ним через общую площадку.=
