Широкое применение технологий искусственного интеллекта и больших языковых моделей в науке ведет к изменению организации научной деятельности. Проникновение этих технологий в работу научных и исследовательских групп формирует новый тип научного результата — не описание закономерности, а работающую цифровую модель и набор данных для ее обучения. Количество исследований и научных групп, использующих наборы данных, нейронные сети, искусственный интеллект и обучаемые модели в мире и в России растет, формируя запрос на вычислительные мощности, спрос на верифицированные модели и наборы данных.
Научное облако — это способ консолидировать и стандартизировать описанный тренд, ускорить путь исследователей к данным и моделям, объединить сервисы, оптимизировать затраты на вычислительные мощности, обеспечить возможность генерации и работы с синтетическими данными, сделать взаимно доступными инструменты различных научных групп, предоставить возможность осуществлять дообучение моделей исследовательским группам. Научное облако необходимо, чтобы собрать базисные фундаментальные модели изучаемых объектов, что на порядок сократит срок перевода научного знания в продуктивные формы, а с научной точки зрения — позволит взять в работу ранее нерешаемые классы исследовательских задач.
Руководители пяти специализированных цифровых лабораторий представили свои проекты в области химии и биологии, целью которых является формирование и обработка стандартов данных, используемых для создания цифровых моделей, стандартизации рабочих процессов, апробирования процедур и форматов повторного и междисциплинарного использования данных, тестирования методов обучения и дообучения моделей.
В составе лабораторий — 7 кандидатов наук, 2 доктора наук, 7 аспирантов, а также более 40 магистров, студентов-биоинженеров и IT-специалистов. Самому молодому сотруднику 21 год.
Среди примеров работ команд: молодежная лаборатория «Медицинские цифровые изображения на основе базисной модели» Донского государственного технического университета создает веб-платформу с цифровыми ассистентами, способными обрабатывать изображения астроцитов и их контактов в норме и при развитии опухолей головного мозга. Такая система будет способна улавливать тонкие изменения архитектуры клеток мозга, обрабатывая миллионы изображений.
В другой лаборатории при помощи искусственного интеллекта смоделировали процесс насаждения нанопленки нитрида бора. Моделирование заняло у ученых 24 часа, однако они оценили, что с применением классических методов оно заняло бы 880 лет, то есть процесс ускорился в 300 тыс. раз.
Отметим, все пять лабораторий входят в состав Кампуса цифровых лабораторий, созданного совместно Фондом поддержки инноваций и молодежных инициатив Санкт-Петербурга и Центром стратегических разработок «Северо-Запад» при поддержке Правительства Санкт-Петербурга.
В ходе совещания, участие в котором кроме руководителей лабораторий приняли представители технологических компаний, институтов развития и Правительства Санкт-Петербурга, Валерий Фальков предложил подумать над возможностью более широкого распространения опыта специализированных цифровых лабораторий. В ходе мероприятия участники также обсудили существующие меры поддержки исследований с применением искусственного интеллекта, их развитие и новые шаги в этом направлении.
Фото: сайт Минобрнауки России
Рубрика: Новости
Год: 2024
Месяц: Август
