На сессии AI Journey в ходе Конгресса молодых ученых в «Сириусе» эксперты назвали ключевые тренды использования генеративного искусственного интеллекта в науке. Участники дискуссии рассказали, как генеративный искусственный интеллект ускоряет научные открытия, повышает точность прогнозов и эффективность исследований.
Так, кандидат технических наук, руководитель центра «ИИ для науки» Сбербанка Алексей Шпильман сообщил о новой облачной платформе «ИИ для науки». По его словам, платформа призвана многократно ускорить исследовательский процесс.
«Она позволяет объединить весь цикл научного процесса в едином месте, обеспечивая удобство и эффективность на каждом этапе исследовательской деятельности», — добавил Шпильман.
Директор по развитию технологий искусственного интеллекта «Яндекса» Александр Крайнов в своем выступлении затронул тему познания человеческого сознания через искусственный интеллект. Он рассказал о научном эксперименте, который позволит проверить, может ли искусственный интеллект сформировать собственные убеждения, обучаясь на своих же размышлениях, как это делает человек.
«Если гипотеза верна, нейросеть перестанет каждый раз отвечать "с чистого листа" и начнет демонстрировать последовательность и внутренние предпочтения», — предположил эксперт.
Начальник центра моделирования интегрированного риск-менеджмента Сбербанка Антон Дубровицкий в свою очередь сравнил классические физические модели климата с подходами машинного обучения, показав их связь с банковским бизнесом. Также Дубровицкий представил подходы к автоматизации климатической аналитики и оценки ущерба с помощью LLM-агентов.
Кандидат химических наук, научный сотрудник научно-образовательного центра инфохимии Университета ИТМО Александра Тимралиева обратила внимание на вопрос применения искусственного интеллекта для предсказания поведения сложных химических систем. Она рассказала о связи этого направления с двумя способами оптимизации химических процессов — микрофлюидными технологиями и роботизацией. Тимралиева также поделилась достижениями в области объединения технологий искусственного интеллекта и больших химических данных, собранных с использованием роботизированных платформ.
Кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта Института AIRI Дмитрий Юдин рассказал о развитии технологий пространственного искусственного интеллекта. Он отметил, что это одно из важнейших современных направлений в робототехнике и беспилотном транспорте. В докладе были рассмотрены концепции пространственного понимания и пространственных рассуждений, возможности современных многомодальных больших языковых моделей для работы с трехмерными сценами, ограничения текстовых LLM для описания 3D-сцен и современные решения, использующие изображения, текст, облака точек и графы.