Применение ИИ в научных исследованиях

Искусственный интеллект быстро стал мощным катализатором в современной научной деятельности. В последние годы учёные из разных дисциплин всё активнее используют инструменты ИИ для анализа данных, моделирования сложных систем и генерации новых гипотез. Этот рост заметен в научной литературе: количество публикаций с упоминанием «искусственный интеллект» увеличилось с примерно 1130 в 2003 году до более 16 000 в 2024 году. Способность ИИ распознавать закономерности в огромных массивах данных и выполнять вычисления с сверхчеловеческой скоростью открывает возможности для прорывов, ранее казавшихся невозможными.

ИИ в биомедицинских и жизненных науках

В биомедицинской сфере ИИ способствует значительным достижениям как в исследованиях, так и в клинической практике. Системы ИИ улучшают диагностику и лечение, выявляя заболевания по медицинским изображениям, геномным данным и информации о пациентах с высокой точностью. Алгоритмы глубокого обучения способны анализировать рентгеновские снимки и МРТ, обнаруживая ранние признаки таких заболеваний, как рак или неврологические расстройства, раньше традиционных методов.

Революция в открытии лекарств

Одним из самых известных прорывов ИИ в жизненных науках стало открытие лекарств. Фармацевтические исследователи используют модели ИИ, включая генеративные нейронные сети, для проектирования новых молекул и перепрофилирования существующих препаратов значительно быстрее, чем раньше.

После этого прорыва многие биотехнологические компании запустили программы по разработке лекарств с помощью ИИ, некоторые из которых сообщают о значительно более высоких показателях успеха на ранних этапах по сравнению с традиционными методами. Быстрый скрининг химических библиотек и прогнозирование поведения молекул в организме ускоряют поиск перспективных терапевтических средств.

Генетика и молекулярная биология

Другая революция произошла в генетике и молекулярной биологии. Системы ИИ способны анализировать огромные геномные данные, выявляя закономерности, связанные с заболеваниями или признаками, поддерживая развивающуюся область точной медицины.

Модель глубокого обучения AlphaFold способна определять структуры белков за несколько часов с точностью на уровне атомов — задача, которая раньше занимала у учёных годы кропотливых экспериментов.

— Достижение AlphaFold от DeepMind

Возможно, самым знаковым прорывом стала система AlphaFold от DeepMind, которая решила 50-летнюю проблему «свёртывания белков» — задачу прогнозирования трёхмерной структуры белка по последовательности аминокислот. Это достижение, описываемое как решение большой биологической задачи на десятилетия раньше срока, революционизировало структурную биологию, предоставив исследователям миллионы предсказанных структур белков через открытую базу данных.

С этими знаниями биологи могут лучше понимать функции и взаимодействия белков, что помогает в инженерии ферментов и разработке вакцин. Влияние ИИ в жизненных науках распространяется от улучшения геномов сельскохозяйственных культур до выявления генетических факторов риска у человека — всё это способствует более быстрым и обоснованным научным открытиям.

AlphaFold от DeepMind позволяет биологам прогнозировать сложные структуры белков за считанные часы, значительно ускоряя исследования в геномике и медицине

ИИ в физических науках и инженерии

В физических науках — охватывающих физику, химию, астрономию и инженерию — ИИ становится незаменимым для обработки огромных объёмов данных, генерируемых современными экспериментами. Особенно крупные проекты в физике полагаются на ИИ для выделения значимых сигналов из массивов данных.

Физика частиц и анализ данных

Большой адронный коллайдер (БАК) в ЦЕРН производит петабайты данных столкновений частиц; машинное обучение фильтрует этот поток, выявляя редкие события (например, новые субатомные частицы), которые было бы почти невозможно обнаружить вручную. Распознавание образов с помощью ИИ стало настолько важным, что физики отмечают: без машинного обучения их экспериментальная цепочка «рассыпалась бы», не справляясь с потоком данных.

Материаловедение и инженерия

В материаловедении и инженерии исследователи используют модели ИИ для симуляции свойств новых материалов и планирования экспериментов, ускоряя разработку новых сплавов, полимеров и наноматериалов. Технологические компании применяют глубокое обучение для открытия передовых материалов для аккумуляторов и полупроводников быстрее, чем традиционные методы проб и ошибок.

Астрономия и космические открытия

Астрономия претерпела трансформацию благодаря возможностям ИИ. Астрономы используют нейронные сети для анализа изображений телескопов и временных рядов, помогая выявлять такие явления, как гравитационные волны, сверхновые и экзопланеты.

Яркий пример — алгоритм ИИ, анализировавший данные NASA с телескопа Kepler, обнаружил ранее пропущенную экзопланету, завершив восьмипланетную систему вокруг звезды Kepler-90. Позже улучшенная нейросеть ExoMiner подтвердила 301 новую экзопланету в архиве Kepler за один раз, превзойдя экспертов-человеков в различении реальных планет и ложных сигналов. Эти успехи демонстрируют, как ИИ ускоряет космические открытия, быстро анализируя огромные массивы данных.

Аналогично в климатологии ИИ помогает обрабатывать спутниковые снимки для выявления таких событий, как лесные пожары, или картирования изменений полярных льдов с высокой скоростью и точностью.

Химия и автономные эксперименты

Роль ИИ в химии и экспериментальной инженерии также впечатляет. Модели машинного обучения прогнозируют результаты химических реакций и разрабатывают более эффективные катализаторы, снижая необходимость в длительных лабораторных испытаниях. В передовых лабораториях роботы с ИИ начинают самостоятельно проводить эксперименты.

Это демонстрирует, как ИИ может значительно ускорить открытие материалов и инновации в инженерии. От проектирования аэрокосмических компонентов с оптимальными формами до управления квантовыми экспериментами — методы ИИ позволяют инженерам и физикам быстрее и эффективнее расширять границы знаний.

Автоматизированные лаборатории с ИИ проводят высокопроизводительные эксперименты и открывают новые материалы с беспрецедентной скоростью

ИИ в экологических и земных науках

Экологические науки и смежные области (экология, геология, климатология, сельское хозяйство) значительно выигрывают от прогностических и аналитических возможностей ИИ. Климатологи используют ИИ для создания более точных климатических моделей и систем прогнозирования погоды.

Прогноз климата и погоды

Модели глубокого обучения обрабатывают разнородные экологические данные — от спутниковых снимков до сетей датчиков — улучшая симуляцию сложных климатических паттернов и экстремальных погодных явлений. ИИ применяется для прогнозирования погоды, повышая точность краткосрочных прогнозов осадков и ураганов, иногда превосходя традиционные метеорологические модели в учёте локальных особенностей.

Мониторинг окружающей среды и охрана природы

Способности ИИ в распознавании изображений используются для мониторинга и охраны природы. Одним из примечательных применений является анализ ИИ спутниковых и дроновых снимков лесов, океанов и природных местообитаний. ИИ способен обнаруживать вырубку лесов и изменения землепользования вплоть до отдельных деревьев, позволяя властям выявлять незаконную вырубку или утрату среды обитания почти в реальном времени.

Точное сельское хозяйство

В сельском хозяйстве методы точного земледелия используют ИИ для повышения продуктивности и устойчивости. Фермеры применяют системы ИИ, обрабатывающие данные с почвенных датчиков, метеостанций и изображений посевов для оптимизации полива и внесения удобрений.

• Точное прогнозирование урожайности
• Раннее выявление вспышек вредителей для своевременного вмешательства
• Диагностика болезней растений по фотографиям листьев
• Оптимизация использования ресурсов и снижение отходов
• Мобильные приложения для фермеров по идентификации проблем

Управление водными ресурсами

Управление водными ресурсами — ещё одна область, где ИИ помогает принимать решения. Анализируя данные датчиков качества и расхода воды, ИИ помогает прогнозировать засухи и оптимизировать распределение воды для орошения. В геологии исследователи применяют ИИ для интерпретации сейсмических данных с целью выявления закономерностей землетрясений или поиска месторождений полезных ископаемых, обнаруживая тонкие сигналы в геофизических исследованиях.

В сущности, ИИ даёт экологам «микроскоп» для больших данных — раскрывая инсайты о системах нашей планеты, которые остаются скрытыми при традиционных подходах. Эти знания способствуют лучшим стратегиям охраны окружающей среды и более обоснованным ответам на глобальные вызовы, такие как изменение климата и продовольственная безопасность.

ИИ анализирует спутниковые снимки для мониторинга вырубки лесов, учёта популяций животных и выявления экологических изменений в реальном времени

Инструменты ИИ, поддерживающие исследовательский процесс

Beyond field-specific breakthroughs, AI is also streamlining the research process itself for scientists. Today, a growing suite of AI-powered tools is available to help researchers at every step of their workflow. There are AI tools dedicated to data analysis, which can automatically crunch experimental results or perform statistical analyses far quicker than manual coding. Other tools focus on literature review and knowledge synthesis: for example, AI-driven search engines can scan millions of academic papers and pull out relevant findings or even summarize papers on a given topic. This helps scientists overcome information overload by making it easier to find and digest the most pertinent publications. In fact, dozens of specialized AI research tools now exist, covering tasks from literature mapping and multi-document summarization to citation management and writing assistance. Imagine being able to ask a research question in natural language and having an AI system retrieve key points from the top 100 papers on that question – this is increasingly feasible with advanced semantic search platforms. Tools like semantic scholarly search engines use natural language processing to understand researchers’ queries and provide aggregated answers or annotated bibliographies. Some platforms (e.g. those by Semantic Scholar or Google’s AI) can even highlight contradictory findings between studies or flag potential errors.  Writing assistants have emerged as well: large language models (such as ChatGPT and others) can help draft sections of a paper, translate scientific text, or suggest clearer phrasing. Researchers use these with caution – as a “sparring partner” to refine their thinking – while ensuring final writings are their own. Journal publishers and funding agencies are also exploring AI to improve their processes. For instance, AI tools are being tested for peer review support, automatically checking manuscripts for statistical errors, plagiarism, or missing citations to aid human reviewers (though human judgment remains crucial). Overall, these AI assistants save researchers time on menial tasks and enable them to focus more on creative and critical aspects of science. To illustrate the variety of AI tools now available to scientists, here are a few notable examples and applications:

Список

Доступные ресурсы

4 элементов

AlphaFold (Biology)

Инструмент предсказания структуры белков на основе искусственного интеллекта

Информация о приложении

Разработчик	DeepMind (Alphabet Inc.)
Поддерживаемые платформы	Windows macOS Linux (локальная установка) Облачные серверы (Google Cloud, AWS)
Поддержка языков	Доступно глобально; документация преимущественно на английском языке
Лицензия	Бесплатное и открытое ПО (лицензия Apache 2.0)

Обзор

AlphaFold — это революционный инструмент на базе искусственного интеллекта, который меняет подход к предсказанию структуры белков. Разработанный DeepMind, он использует глубокое обучение для точного прогнозирования 3D-форм белков на основе аминокислотных последовательностей — задачи, которая ранее требовала многолетних лабораторных экспериментов. Быстрые предсказания AlphaFold ускоряют исследования в области разработки лекарств, генетики, молекулярной биологии и биотехнологии, делая его одним из самых влиятельных новшеств в современной науке.

Как это работает

AlphaFold применяет продвинутые нейронные сети, обученные на огромных биологических данных, для предсказания схем сворачивания белков с точностью, близкой к экспериментальной. Его прорывные результаты на конкурсе CASP14 (Critical Assessment of protein Structure Prediction) продемонстрировали превосходство над традиционными вычислительными моделями. Анализируя эволюцию последовательностей, физические ограничения и структурные взаимосвязи, AlphaFold создаёт модели белков с высокой степенью уверенности, поддерживающие широкий спектр научных приложений. Инструмент является открытым исходным кодом, что позволяет исследователям по всему миру запускать предсказания локально или интегрировать их в вычислительные конвейеры. Кроме того, миллионы предварительно рассчитанных структур доступны бесплатно в базе данных структур белков AlphaFold.

Ключевые особенности

Высокоточные предсказания

Предсказание 3D-структуры белков по аминокислотным последовательностям с точностью, близкой к экспериментальной

Открытый исходный код и воспроизводимость

Полностью открытый код с воспроизводимыми конвейерами для прозрачности и сотрудничества

Интеграция с базами данных

Бесшовная интеграция с базами данных белков, включая UniProt, PDB и MGnify

Моделирование без шаблонов

Возможность моделировать белки без структурных шаблонов или гомологичных ссылок

Применение в исследованиях

Идеально подходит для разработки лекарств, геномики, молекулярной биологии и биотехнологии

Бесплатный доступ

Миллионы предварительно рассчитанных структур доступны бесплатно в базе данных структур белков AlphaFold

Скачать или получить доступ

Official website

Руководство по установке и использованию

1

Доступ к репозиторию

Перейдите в официальный репозиторий на GitHub, чтобы получить инструкции по установке и исходный код.

2

Подготовка окружения

Настройте совместимое окружение с помощью Docker, Conda или нативных инструментов Linux в зависимости от вашей системы.

3

Загрузка баз данных

Скачайте необходимые базы данных (UniRef90, MGnify, PDB70 и др.) согласно инструкциям в документации.

4

Подготовка входных данных

Вводите аминокислотные последовательности в формате FASTA для предсказания структуры.

5

Запуск конвейера

Запустите конвейер AlphaFold для генерации предсказанных 3D-структур белков.

6

Визуализация результатов

Просматривайте результаты с помощью инструментов молекулярной визуализации, таких как PyMOL или ChimeraX.

7

Оценка уверенности

Используйте метрики уверенности (pLDDT, PAE) для оценки надёжности модели и качества предсказания.

Ограничения и особенности

• Статические предсказания: Не моделирует динамические движения белков или множественные конформации
• Вычислительные требования: Требует значительных вычислительных ресурсов, особенно памяти GPU для практического времени работы
• Сложные структуры: Производительность снижается для больших белковых комплексов или белков с гибкими/диссоциированными участками
• Сложность настройки: Установка и настройка баз данных могут быть трудоёмкими и технически сложными

Часто задаваемые вопросы

AlphaFold бесплатен для использования?

Да, AlphaFold полностью бесплатен и открыт под лицензией Apache 2.0, что делает его доступным для исследователей по всему миру.

Может ли AlphaFold предсказывать белковые комплексы?

AlphaFold-Multimer способен моделировать некоторые белковые комплексы, но точность зависит от сложности взаимодействия и доступных обучающих данных.

Нужен ли GPU для запуска AlphaFold?

Для практического времени работы настоятельно рекомендуется использовать GPU. Вычисления только на CPU возможны, но значительно медленнее и могут быть неприемлемы для больших белков.

Где можно найти предварительно рассчитанные структуры AlphaFold?

Миллионы предсказанных структур доступны в базе данных структур белков AlphaFold, размещённой EMBL-EBI, предоставляющей бесплатный доступ к предварительно рассчитанным моделям.

Можно ли использовать AlphaFold для разработки лекарств?

Да, AlphaFold поддерживает ранние этапы разработки лекарств, предоставляя точные структуры белков для анализа целей, молекулярного докинга и дизайна лекарств на основе структуры.

Exscientia’s AI Drug Designer (Pharmacology)

Платформа для разработки лекарств на основе искусственного интеллекта

Информация о приложении

Разработчик	Exscientia
Тип платформы	Облачная веб-платформа для настольных компьютеров
Поддерживаемые языки	Английский (глобальная доступность)
Модель ценообразования	Платное корпоративное решение (без бесплатного плана)

Обзор

AI Drug Designer от Exscientia — это передовая платформа, использующая искусственный интеллект для ускорения открытия фармацевтических препаратов. Объединяя глубокое обучение, молекулярное моделирование и автоматизированную оптимизацию, она меняет подход исследователей к выявлению и совершенствованию кандидатов на основе малых молекул. Платформа значительно сокращает время, затраты и риски традиционных НИОКР, создавая высококачественные молекулярные структуры, адаптированные к конкретным терапевтическим мишеням. Используемая фармацевтическими компаниями, биотехнологическими фирмами и исследовательскими институтами по всему миру, она оптимизирует процессы открытия и ускоряет вывод эффективных лекарств на рынок.

Как это работает

Платформа использует проприетарные алгоритмы ИИ, обученные на обширных биологических и химических данных, для генерации оптимизированных кандидатов с повышенной активностью, селективностью и фармакокинетическими характеристиками. Через итеративные циклы обучения модели ИИ предлагают проекты, оценивают прогнозируемую эффективность и уточняют структуры на нескольких этапах — снижая зависимость от ручных проб и ошибок.

Гибридный подход Exscientia, сочетающий ИИ и экспертизу специалистов, позволяет экспертам направлять систему с учетом безопасности, механизма действия и биологии заболеваний, создавая высокоэффективный совместный рабочий процесс. Несколько молекул, разработанных с помощью ИИ Exscientia, успешно прошли клиническую оценку, демонстрируя практическую ценность платформы.

Ключевые особенности

Генерация кандидатов с помощью ИИ

Автоматизированная генерация и оптимизация кандидатов на основе малых молекул с использованием передовых алгоритмов.

Прогностическое моделирование

Комплексный анализ активности, селективности, ADME и свойств безопасности до синтеза.

Многопараметрическая оптимизация

Автоматическое уточнение по нескольким молекулярным свойствам для повышения качества кандидатов.

Интеграция лабораторных данных

Бесшовное включение экспериментальных данных для непрерывного улучшения дизайна в итеративном режиме.

Доступ и загрузка

Official website

Начало работы

1

Запрос доступа к платформе

Свяжитесь с Exscientia через официальный сайт, чтобы узнать о возможностях доступа к платформе или сотрудничества.

2

Определение требований проекта

Предоставьте информацию о мишени, цели исследования и терапевтических направлениях для настройки сотрудничества.

3

Настройка рабочего процесса ИИ

Команда Exscientia настраивает индивидуальный рабочий процесс на основе ИИ, адаптированный к вашей терапевтической мишени.

4

Ввод биологических данных

Предоставьте доступные биологические или химические данные для повышения точности моделей и прогнозов.

5

Получение дизайнов, созданных ИИ

Получите молекулярные дизайны, сгенерированные ИИ и оптимизированные под вашу мишень, готовые к лабораторному синтезу и проверке.

6

Итерация и уточнение

Переходите между вычислительными прогнозами и экспериментальной обратной связью для постепенного улучшения качества кандидатов.

7

Переход к доклиническим испытаниям

Продвигайте лучшие кандидаты к доклинической оценке и этапам клинической разработки.

Важные замечания

Корпоративное решение: Бесплатная версия отсутствует. Доступ возможен только по корпоративному партнерству или коммерческому соглашению с Exscientia.

Требуется валидация: Прогнозы ИИ должны подтверждаться лабораторными экспериментами и клиническими испытаниями. Платформа ускоряет процесс открытия, но не гарантирует клинический успех.

• Эффективность зависит от доступных данных для обучения и сложности мишени
• Лучше всего подходит для организаций, ищущих партнерские отношения, а не для самостоятельного использования
• Специализируется на терапевтических средствах на основе малых молекул в различных областях заболеваний

Часто задаваемые вопросы

Доступен ли AI Drug Designer от Exscientia в виде загружаемого приложения?

Нет. Это корпоративная облачная платформа, доступная исключительно через партнерство с Exscientia, а не как отдельное загружаемое приложение.

Гарантирует ли платформа клинический успех лекарств?

Нет. Хотя ИИ значительно ускоряет процесс открытия, экспериментальная проверка и клинические испытания остаются обязательными. Платформа повышает эффективность, но не устраняет риски разработки лекарств.

Могут ли небольшие исследовательские лаборатории использовать систему Exscientia?

Да, небольшие лаборатории могут получить доступ к платформе, но обычно через соглашения о сотрудничестве, а не самостоятельный доступ. Exscientia сотрудничает с организациями разного масштаба для установления партнерств.

Какие типы лекарств она может разрабатывать?

Платформа специализируется на терапевтических средствах на основе малых молекул и может применяться в различных областях заболеваний — от онкологии до инфекционных болезней и других.

Производила ли Exscientia реальные кандидаты в лекарства?

Да. Несколько кандидатов, разработанных с помощью ИИ Exscientia, успешно прошли клинические испытания, демонстрируя реальную эффективность платформы в продвижении разработки лекарств.

Large Hadron Collider Data Analysis (Physics)

Инструмент анализа данных физики частиц с поддержкой ИИ

Информация о приложении

Разработчик	ЦЕРН (Европейская организация по ядерным исследованиям)
Поддерживаемые платформы	Кластеры высокопроизводительных вычислений Рабочие станции на базе Linux Облачные среды Портал открытых данных ЦЕРН
Поддержка языков	Доступно глобально; документация преимущественно на английском
Модель ценообразования	Бесплатный доступ к инструментам открытых данных ЦЕРН; полные вычислительные ресурсы БАК доступны только членам коллаборации

Обзор

Большой адронный коллайдер (БАК) генерирует миллиарды событий столкновений частиц в секунду, создавая одни из крупнейших научных наборов данных в мире. Инструменты на базе ИИ и вычислительные платформы помогают исследователям интерпретировать эти огромные данные для обнаружения значимых сигналов, выявления аномалий, реконструкции траекторий частиц и ускорения научных открытий. Эти инструменты необходимы для понимания фундаментальных процессов, таких как бозон Хиггса, кандидаты в тёмную материю и поведение субатомных частиц. Интеграция машинного обучения в физические рабочие процессы значительно повышает эффективность и точность исследований на БАК.

Ключевые особенности

Модели машинного обучения

Продвинутая классификация событий и идентификация частиц с использованием нейронных сетей и деревьев решений.

Снижение шума и обнаружение аномалий

Фильтрация на базе ИИ для выделения редких событий из фонового шума и обнаружения неожиданных сигналов.

Интеграция с глобальной вычислительной сетью

Бесшовная интеграция с фреймворком ROOT ЦЕРН и Всемирной вычислительной сетью БАК (WLCG) для распределённой обработки.

Масштабируемая обработка данных

Распределённая вычислительная инфраструктура, поддерживающая масштабные физические анализы в сотнях учреждений по всему миру.

Инструменты моделирования и реконструкции

Расширенные возможности моделирования и ускоренные алгоритмы реконструкции для более быстрых циклов анализа.

Продвинутая визуализация

Инструменты для просмотра попаданий в детекторы, реконструированных треков и энергетических профилей для комплексного исследования данных.

Скачать или получить доступ

Official websiteOfficial website

Начало работы

1

Получите доступ к открытым данным

Посетите Портал открытых данных ЦЕРН, чтобы скачать общедоступные наборы данных БАК и изучить курируемые коллекции.

2

Установите инструменты анализа

Настройте фреймворк анализа данных ROOT или используйте облачные Jupyter-ноутбуки, предоставляемые ЦЕРН, для мгновенного доступа.

3

Загрузите и исследуйте данные

Импортируйте наборы данных и изучайте метаданные событий, информацию о детекторах и файлы моделирования с помощью интерактивных инструментов.

4

Примените модели машинного обучения

Запускайте модели машинного обучения, такие как бустинг деревьев решений (BDT) и нейронные сети, для отбора и классификации событий.

5

Визуализируйте результаты

Используйте инструменты визуализации для просмотра попаданий в детекторы, реконструкции треков и энергетических профилей для детального анализа.

6

Масштабируйте анализ

Запускайте анализы локально на стандартных компьютерах или отправляйте крупномасштабные задачи через распределённые вычислительные ресурсы сети для производственной работы.

7

Проверяйте и сравнивайте

Проверяйте результаты на эталонных наборах данных и опубликованных исследованиях для обеспечения точности и воспроизводимости.

Требования и ограничения

Требуемая экспертиза: Для работы с данными БАК необходимы глубокие знания в области физики частиц, машинного обучения и анализа данных.

• Сильная подготовка в физике и программировании (Python/C++)
• Понимание машинного обучения и статистического анализа
• Знание фреймворка ROOT или аналогичных инструментов анализа данных
• Не подходит для случайных пользователей или новичков без научной подготовки

Вычислительные ресурсы: Масштабный анализ требует значительных вычислительных мощностей, превышающих возможности стандартных рабочих станций.

• Базовое исследование возможно на стандартных компьютерах
• Полномасштабный анализ требует доступа к HPC-кластерам или вычислительной сети WLCG
• Высокая вычислительная нагрузка; время обработки зависит от размера набора данных
• Не доступно как потребительское приложение

Ограничения доступа: Некоторые инструменты и проприетарные данные доступны только официальным членам коллаборации ЦЕРН.

Часто задаваемые вопросы

Доступны ли данные БАК публично?

Да. ЦЕРН предоставляет курируемые, высококачественные наборы данных через Портал открытых данных ЦЕРН, делая значительные части данных исследований БАК доступными для мировой научной общественности и преподавателей.

Могут ли новички использовать ИИ-инструменты БАК?

Новички могут изучать открытые данные через образовательные ресурсы и учебные материалы, однако продвинутый анализ требует серьёзных знаний в физике, программировании и машинном обучении. ЦЕРН предлагает обучающие материалы для помощи новичкам.

Какие языки программирования используются?

Python и C++ являются основными языками, особенно в рамках фреймворка ROOT. Python предпочтителен для быстрого прототипирования и рабочих процессов машинного обучения, тогда как C++ используется для компонентов с высокими требованиями к производительности.

Поддерживаются ли ИИ-инструменты официально ЦЕРН?

Да. ЦЕРН активно интегрирует машинное обучение во все этапы исследовательского процесса, включая системы триггеров в реальном времени, офлайн-реконструкцию и продвинутый физический анализ. Эти инструменты являются промышленного уровня и постоянно развиваются.

Нужен ли специальный аппаратный комплекс?

Базовое исследование данных возможно на стандартных компьютерах с использованием облачных ноутбуков. Однако полномасштабный анализ больших наборов данных требует доступа к кластерам высокопроизводительных вычислений или Всемирной вычислительной сети БАК (WLCG).

Scite (Literature Analysis)

Инструмент анализа литературы на базе ИИ

Информация о приложении

Разработчик	Scite Inc.
Поддерживаемые платформы	Веб-платформа Настольные браузеры Мобильные браузеры
Поддержка языков	Глобальный доступ; интерфейс преимущественно на английском
Модель ценообразования	Бесплатный тариф с ограниченными функциями; полный доступ требует платной подписки

Что такое Scite?

Scite — это платформа анализа литературы на базе искусственного интеллекта, которая меняет подход исследователей к оценке научных статей. В отличие от традиционных метрик цитирования, которые просто подсчитывают ссылки, Scite анализирует контекст каждой цитаты, чтобы определить, поддерживает ли она, противопоставляется или просто упоминает цитируемую работу. Такой контекстуальный подход позволяет исследователям точнее оценивать достоверность, влияние и научное значение.

Как это работает

Scite использует модели машинного обучения, обученные на миллионах научных статей, для классификации намерений цитирования и предоставления практических инсайтов. Платформа агрегирует цитатные утверждения от издателей, серверов препринтов и баз данных с открытым доступом, организуя их в интуитивно понятный интерфейс. Каждая статья получает профиль «Умной цитаты», показывающий, сколько раз она была поддержана, опровергнута или упомянута другими исследованиями — что обеспечивает глубокое понимание научной достоверности и влияния исследования.

Ключевые функции

Умные цитаты

Контекстный анализ цитат с отображением поддерживающих, противопоставляющих и упоминающих ссылок

Поиск на базе ИИ

Продвинутый поиск с фильтрацией по контексту цитирования для точных результатов

Визуальные панели

Отслеживание тенденций цитирования, влияния исследований и авторов в реальном времени

Расширения для браузеров

Быстрая оценка статей и доступ к Умным цитатам при чтении онлайн

Интеграция с менеджерами ссылок

Бесшовная интеграция с Zotero, EndNote и другими академическими инструментами

Доступ к академическим базам данных

Подключение к основным издателям и базам данных с открытым доступом для полного охвата

Доступ к Scite

Official website

Начало работы

1

Создайте аккаунт

Зарегистрируйтесь на сайте Scite, чтобы получить доступ к бесплатным или премиум-функциям.

2

Поиск статей

Используйте строку поиска, чтобы найти научные статьи или интересующие темы исследований.

3

Просмотр Умных цитат

Ознакомьтесь с профилями цитирования, чтобы увидеть, как каждая статья цитируется в контексте литературы.

4

Фильтрация и анализ

Фильтруйте результаты по поддерживающим, противопоставляющим или упоминающим утверждениям для целевого анализа.

5

Отслеживание тенденций

Используйте панели для мониторинга паттернов цитирования, влияния авторов и развития тем.

6

Установите расширение для браузера

Добавьте расширение для быстрого доступа к Умным цитатам при чтении статей онлайн.

7

Экспорт и интеграция

Экспортируйте данные цитирования или подключайте Scite к вашим инструментам управления ссылками.

Ограничения и особенности

• Бесплатный план включает ограниченное количество поисков и доступ к данным цитирования
• Некоторые статьи могут не иметь контекстных данных цитирования, если они еще не проиндексированы
• ИИ-классификация иногда может неправильно интерпретировать намерения цитирования
• Не заменяет всестороннюю критическую оценку научной литературы
• Отсутствует отдельное мобильное приложение (доступ только через веб-браузер)

Часто задаваемые вопросы

Scite бесплатен для использования?

Да, Scite предлагает бесплатный тариф с базовыми функциями. Однако расширенный функционал и расширенные возможности поиска требуют платной подписки.

Чем Scite отличается от Google Scholar?

В то время как Google Scholar подсчитывает количество цитат, Scite анализирует контекст цитирования, чтобы определить, поддерживают ли ссылки, противоречат или упоминают статью. Такой контекстуальный подход дает более глубокое понимание научной надежности и достоверности исследований.

Можно ли интегрировать Scite с менеджерами ссылок?

Да, Scite бесшовно интегрируется с популярными инструментами управления ссылками, включая Zotero, EndNote и другое академическое ПО.

Охватывает ли Scite все области исследований?

Scite охватывает широкий спектр дисциплин и областей исследований. Охват зависит от индексирования издателей и баз данных, с постоянным расширением в академических сферах.

Есть ли мобильное приложение?

Отдельного мобильного приложения в настоящее время нет. Однако Scite полностью функционирует в мобильных браузерах, обеспечивая адаптивный доступ на смартфонах и планшетах.

Сотрудничество человека и ИИ в науке

Каждый из приведённых примеров демонстрирует, как специализированные приложения и инструменты ИИ продвигают науку вперёд. Важно подчеркнуть ключевой момент: ИИ дополняет человеческих исследователей, а не заменяет их. Лучшие результаты достигаются при сочетании человеческого опыта и креативности с быстротой и способностью ИИ распознавать паттерны.

Учёные по-прежнему формулируют гипотезы, интерпретируют результаты и обеспечивают этический надзор, в то время как ИИ выступает мощным помощником, берущим на себя задачи, связанные с обработкой данных.

Сохранение целостности исследований

От поиска новых лекарств и материалов до разгадки космических тайн и экологических тенденций — применение ИИ в научных исследованиях чрезвычайно разнообразно и значимо. Автоматизируя трудоёмкие задачи и выявляя тонкие закономерности, ИИ позволяет учёным достигать за дни то, что раньше занимало годы.

В сущности, ИИ — это трансформирующий инструмент, который должен использоваться осознанно. При ответственном применении он способен решить одни из самых сложных задач науки. Продолжающаяся интеграция ИИ в научные исследования обещает новую эру инноваций, где прорывы происходят быстрее, сотрудничество охватывает разные дисциплины, а наше понимание мира углубляется так, как мы только начинаем представлять.