Застосування штучного інтелекту в наукових дослідженнях

Штучний інтелект швидко став потужним каталізатором у сучасних наукових дослідженнях. Останніми роками вчені з різних дисциплін дедалі активніше використовують інструменти ШІ для аналізу даних, моделювання складних систем і формування нових гіпотез. Цей сплеск відображається в літературі: кількість наукових статей із посиланнями на «штучний інтелект» зросла з приблизно 1130 у 2003 році до понад 16 000 у 2024 році. Здатність ШІ розпізнавати закономірності у величезних масивах даних і виконувати обчислення з надлюдською швидкістю відкриває можливості для проривів, які раніше були неможливими.

ШІ в біомедичних і життєвих науках

У біомедичній сфері ШІ сприяє значним досягненням як у дослідженнях, так і в медичній практиці. Системи ШІ покращують медичну діагностику та лікування, виявляючи захворювання на основі медичних зображень, геномних даних і інформації про пацієнтів із вражаючою точністю. Алгоритми глибокого навчання можуть аналізувати рентгенівські знімки або МРТ, щоб раніше за традиційні методи виявляти тонкі ознаки таких станів, як рак або неврологічні захворювання.

Революція у відкритті ліків

Одним із найвідоміших проривів ШІ у життєвих науках є відкриття ліків. Фармацевтичні дослідники використовують моделі ШІ, зокрема генеративні нейронні мережі, для швидшого проєктування нових молекул ліків і перепрофілювання існуючих.

Після цього прориву багато біотехнологічних компаній запустили програми з використанням ШІ для розробки ліків, деякі з яких повідомляють про значно вищі показники успішності на ранніх етапах порівняно з традиційними методами. ШІ прискорює відкриття перспективних терапевтичних засобів, швидко скринінгуючи хімічні бібліотеки та прогнозуючи поведінку молекул у організмі.

Генетика та молекулярна біологія

Ще одна революція відбулася в генетиці та молекулярній біології. Системи ШІ можуть аналізувати величезні геномні масиви, виявляючи закономірності, пов’язані з хворобами або ознаками, підтримуючи розвиток прецизійної медицини.

Модель глибокого навчання AlphaFold може визначати структури білків за кілька годин із точністю на атомному рівні — завдання, яке раніше займало роки виснажливих експериментів.

— Досягнення AlphaFold від DeepMind

Можливо, найвідомішим проривом є система AlphaFold від DeepMind, яка розв’язала 50-річну проблему «згортання білка» — прогнозування 3D-структури білка за послідовністю амінокислот. Це досягнення, яке вважають розв’язанням великої біологічної задачі на десятиліття раніше, революціонізувало структурну біологію, надаючи дослідникам мільйони передбачених структур білків через відкриту базу даних.

Завдяки цим знанням біологи краще розуміють функції та взаємодії білків, що допомагає у всьому — від інженерії ферментів до розробки вакцин. Вплив ШІ в життєвих науках охоплює покращення геномів сільськогосподарських культур і виявлення генетичних факторів ризику у людини — усе це сприяє швидшим і більш обґрунтованим науковим відкриттям.

AlphaFold від DeepMind дозволяє біологам прогнозувати складні структури білків за кілька годин, значно прискорюючи дослідження в геноміці та медицині

ШІ у фізичних науках і інженерії

У фізичних науках — фізиці, хімії, астрономії та інженерії — ШІ стає незамінним для обробки величезних обсягів даних, що генеруються сучасними експериментами. Особливо великі фізичні проєкти покладаються на ШІ для вилучення значущих сигналів із масивів даних.

Фізика частинок і аналіз даних

Великий адронний колайдер (ВАК) у ЦЕРН генерує петабайти даних зіткнень частинок; машинне навчання фільтрує цей потік, щоб виявити рідкісні події (наприклад, нові субатомні частинки), які майже неможливо знайти вручну. Розпізнавання закономірностей на основі ШІ стало настільки важливим, що фізики зазначають: без машинного навчання їхній експериментальний процес «розвалився б» через обсяг даних.

Матеріалознавство та інженерія

У матеріалознавстві та інженерії дослідники використовують моделі ШІ для моделювання властивостей нових матеріалів і планування експериментів, що прискорює розробку нових сплавів, полімерів і наноматеріалів. Технологічні компанії застосовують глибоке навчання для відкриття передових матеріалів для батарей і напівпровідників швидше, ніж традиційними методами проб і помилок.

Астрономія та космічні відкриття

Астрономія зазнала трансформації завдяки можливостям ШІ. Астрономи використовують нейронні мережі для аналізу зображень телескопів і часових рядів, допомагаючи виявляти явища, як-от гравітаційні хвилі, наднові та екзопланети.

Вражаючим прикладом стало виявлення алгоритмом ШІ, що аналізував дані NASA Kepler, раніше пропущеної екзопланети, що завершило систему з восьми планет навколо зорі Kepler-90. Пізніше вдосконалена нейронна мережа ExoMiner підтвердила 301 нову екзопланету в архіві Kepler за один раз, перевершуючи експертів у розрізненні справжніх планет від хибних сигналів. Ці успіхи демонструють, як ШІ може прискорити космічні відкриття, швидко перевіряючи величезні масиви даних на наявність закономірностей.

Подібно, у кліматичних спостереженнях Землі ШІ допомагає обробляти супутникові знімки для виявлення таких подій, як лісові пожежі, або картографування змін полярних льодів із високою швидкістю та точністю.

Хімія та автономне експериментування

Роль ШІ в хімії та експериментальній інженерії також вражає. Моделі машинного навчання використовують для прогнозування результатів хімічних реакцій і проєктування ефективніших каталізаторів, зменшуючи потребу в тривалих лабораторних дослідженнях. У передових лабораторіях роботи на базі ШІ починають автономно проводити експерименти.

Це демонструє, як ШІ може значно прискорити відкриття матеріалів і інженерні інновації. Від проєктування аерокосмічних компонентів з оптимальними формами до контролю квантових експериментів — методи ШІ дають змогу інженерам і фізикам швидше розширювати межі знань.

Автоматизовані лабораторії на базі ШІ проводять високопродуктивні експерименти та відкривають нові матеріали з безпрецедентною швидкістю

ШІ в екологічних і земних науках

Екологічна наука та суміжні галузі (екологія, геологія, кліматологія, сільське господарство) значно виграють від прогнозних і аналітичних можливостей ШІ. Кліматологи використовують ШІ для створення точніших моделей клімату та систем прогнозування погоди.

Прогнозування клімату і погоди

Моделі глибокого навчання можуть обробляти гетерогенні екологічні дані — від супутникових знімків до мереж сенсорів — і покращувати моделювання складних кліматичних патернів і екстремальних погодних явищ. ШІ застосовують для прогнозування погоди, підвищуючи точність короткострокових прогнозів дощу або ураганів, іноді перевершуючи традиційні метеорологічні моделі у відтворенні локальних особливостей.

Моніторинг довкілля та охорона природи

Здібності ШІ у розпізнаванні зображень використовують для моніторингу довкілля та охорони природи. Одним із вражаючих застосувань є аналіз ШІ високоякісних супутникових і дронових знімків лісів, океанів і природних середовищ. ШІ може виявляти вирубку лісів і зміни у використанні земель до рівня окремих дерев, що дозволяє органам влади ідентифікувати незаконну вирубку або втрату середовища в режимі майже реального часу.

Прецизійне сільське господарство

У сільському господарстві методи прецизійного землеробства використовують ШІ для підвищення продуктивності та сталості. Фермери застосовують системи ШІ, які обробляють дані з датчиків ґрунту, метеостанцій і знімків посівів для оптимізації зрошення та внесення добрив.

• Прогнозування врожайності з високою точністю
• Раннє виявлення спалахів шкідників для своєчасного втручання
• Діагностика хвороб рослин за фотографіями листя
• Оптимізація використання ресурсів і зменшення відходів
• Інструменти для смартфонів, що допомагають фермерам ідентифікувати проблеми

Управління водними ресурсами

Управління водними ресурсами — ще одна сфера, де ШІ допомагає приймати рішення. Аналізуючи дані сенсорів про якість і використання води, ШІ може прогнозувати посухи або оптимізувати розподіл води для зрошення. Навіть у геології дослідники застосовують ШІ для інтерпретації сейсмічних даних щодо закономірностей землетрусів або пошуку родовищ корисних копалин, виявляючи тонкі сигнали в геофізичних дослідженнях.

По суті, ШІ надає екологам «мікроскоп» для великих даних — відкриваючи інсайти про системи нашої планети, які залишалися б прихованими при традиційних підходах. Ці знання сприяють кращим стратегіям захисту довкілля та більш обґрунтованим відповідям на глобальні виклики, як-от зміна клімату та продовольча безпека.

ШІ аналізує супутникові знімки для моніторингу вирубки лісів, відстеження популяцій тварин і виявлення змін у довкіллі в режимі реального часу

Інструменти ШІ, що підтримують процес досліджень

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

Доступні ресурси

4 елементів

AlphaFold (Biology)

Інструмент прогнозування структури білків на основі штучного інтелекту

Інформація про застосунок

Розробник	DeepMind (Alphabet Inc.)
Підтримувані платформи	Windows macOS Linux (локальна інсталяція) Хмарні сервери (Google Cloud, AWS)
Підтримка мов	Глобальна доступність; документація переважно англійською
Ліцензія	Безкоштовна та відкрита (ліцензія Apache 2.0)

Огляд

AlphaFold — це революційний інструмент на базі штучного інтелекту, який змінює підходи до прогнозування структури білків. Розроблений DeepMind, він використовує глибоке навчання для точного передбачення 3D форм білків за амінокислотними послідовностями — завдання, яке раніше вимагало років лабораторних експериментів. Швидкі прогнози AlphaFold прискорюють дослідження у сфері розробки ліків, генетики, молекулярної біології та біотехнології, роблячи його однією з найвпливовіших інновацій сучасної науки.

Як це працює

AlphaFold застосовує передові нейронні мережі, навчені на великих біологічних наборах даних, щоб прогнозувати схеми згортання білків з точністю, близькою до експериментальної. Його проривна продуктивність у конкурсі CASP14 (Critical Assessment of protein Structure Prediction) продемонструвала здатність перевершувати традиційні обчислювальні моделі. Аналізуючи еволюцію послідовностей, фізичні обмеження та структурні взаємозв’язки, AlphaFold генерує моделі білків з високою впевненістю, що підтримують широкий спектр наукових застосувань. Інструмент є відкритим кодом, що дозволяє дослідникам у всьому світі запускати прогнози локально або інтегрувати їх у обчислювальні конвеєри. Крім того, мільйони попередньо обчислених структур безкоштовно доступні в базі даних структур білків AlphaFold.

Ключові особливості

Висока точність прогнозів

Прогнозування 3D структури білків за амінокислотними послідовностями з точністю, близькою до експериментальної

Відкритий код і відтворюваність

Повністю відкритий код з відтворюваними конвеєрами для прозорості та співпраці

Інтеграція з базами даних

Безшовна інтеграція з базами даних білків, включаючи UniProt, PDB та MGnify

Моделювання без шаблонів

Можливість моделювати білки без структурних шаблонів або гомологічних посилань

Застосування в дослідженнях

Ідеально підходить для розробки ліків, геноміки, молекулярної біології та біотехнології

Безкоштовний доступ

Мільйони попередньо обчислених структур доступні безкоштовно в базі даних структур білків AlphaFold

Завантаження або доступ

Official website

Посібник з встановлення та використання

1

Доступ до репозиторію

Відвідайте офіційний репозиторій GitHub, щоб отримати інструкції з встановлення та вихідний код.

2

Підготовка середовища

Налаштуйте сумісне середовище за допомогою Docker, Conda або нативних інструментів Linux відповідно до вашої системи.

3

Завантаження баз даних

Завантажте необхідні бази даних (UniRef90, MGnify, PDB70 тощо) згідно з інструкціями в документації.

4

Підготовка вхідних даних

Введіть послідовності білків у форматі FASTA для прогнозування структури.

5

Запуск конвеєра

Запустіть конвеєр AlphaFold для генерації прогнозованих 3D структур білків.

6

Візуалізація результатів

Візуалізуйте результати за допомогою інструментів молекулярної візуалізації, таких як PyMOL або ChimeraX.

7

Оцінка впевненості

Використовуйте метрики впевненості (pLDDT, PAE) для оцінки надійності моделі та якості прогнозу.

Обмеження та зауваження

• Статичні прогнози: Не може моделювати динамічні рухи білків або множинні конформації
• Обчислювальні вимоги: Вимагає значних обчислювальних ресурсів, особливо пам’яті GPU для практичного часу роботи
• Складні структури: Продуктивність знижується для великих білкових комплексів або білків з гнучкими/неструктурованими ділянками
• Складність налаштування: Встановлення та налаштування баз даних може бути тривалим і технічно складним

Часті запитання

Чи є AlphaFold безкоштовним для використання?

Так, AlphaFold повністю безкоштовний і відкритий під ліцензією Apache 2.0, що робить його доступним для дослідників у всьому світі.

Чи може AlphaFold прогнозувати білкові комплекси?

AlphaFold-Multimer може моделювати деякі білкові комплекси, але точність залежить від складності взаємодії та доступних навчальних даних.

Чи потрібен GPU для запуску AlphaFold?

GPU настійно рекомендується для практичного часу роботи. Обчислення лише на CPU можливі, але значно повільніші і можуть бути непридатними для великих білків.

Де можна знайти попередньо обчислені структури AlphaFold?

Мільйони прогнозованих структур доступні в базі даних структур білків AlphaFold, яку підтримує EMBL-EBI, забезпечуючи безкоштовний доступ до моделей.

Чи можна використовувати AlphaFold для розробки ліків?

Так, AlphaFold підтримує ранні етапи розробки ліків, надаючи точні структури білків для аналізу мішеней, молекулярного докінгу та структуно-орієнтованого дизайну ліків.

Exscientia’s AI Drug Designer (Pharmacology)

Платформа для відкриття ліків на основі штучного інтелекту

Інформація про застосунок

Розробник	Exscientia
Тип платформи	Хмарна веб-платформа для настільних середовищ
Підтримка мов	Англійська (глобальна доступність)
Модель ціноутворення	Платне корпоративне рішення (без безкоштовного плану)

Огляд

AI Drug Designer від Exscientia — це передова платформа, яка використовує штучний інтелект для прискорення відкриття фармацевтичних препаратів. Поєднуючи глибоке навчання, молекулярне моделювання та автоматизовану оптимізацію, вона змінює спосіб, у який дослідники ідентифікують і вдосконалюють кандидатів у малі молекули лікарських засобів. Платформа суттєво скорочує час, витрати та ризики традиційних досліджень і розробок, генеруючи високоякісні молекулярні структури, адаптовані до конкретних терапевтичних мішеней. Використовується фармацевтичними компаніями, біотехнологічними фірмами та науково-дослідними установами по всьому світу, вона оптимізує процес відкриття і прискорює вихід ефективних ліків на ринок.

Як це працює

Платформа використовує власні алгоритми ШІ, навчені на великих біологічних і хімічних наборах даних, щоб генерувати оптимізовані кандидати з підвищеною потужністю, селективністю та фармакокінетичними характеристиками. Через ітеративні цикли навчання моделі ШІ пропонують проєкти, оцінюють прогнозовану ефективність і вдосконалюють структури в кілька раундів — зменшуючи залежність від ручних експериментів методом проб і помилок.

Гібридний підхід Exscientia, що поєднує людину і ШІ, дозволяє експертам у галузі керувати системою, надаючи знання про безпеку, механізм дії та біологію захворювань, створюючи надзвичайно ефективний спільний робочий процес. Кілька молекул, створених за допомогою ШІ від Exscientia, успішно пройшли клінічну оцінку, демонструючи практичну цінність у реальному світі.

Ключові особливості

Генерація кандидатів на основі ШІ

Автоматизоване створення та оптимізація кандидатів у малі молекули лікарських засобів за допомогою передових алгоритмів.

Прогнозне моделювання

Комплексний аналіз потужності, селективності, ADME та властивостей безпеки перед синтезом.

Оптимізація за кількома параметрами

Автоматизоване вдосконалення за кількома молекулярними властивостями для підвищення якості кандидатів.

Інтеграція лабораторних даних

Безшовне включення експериментальних даних для безперервного ітеративного вдосконалення проєктування.

Доступ і завантаження

Official website

Початок роботи

1

Запит на доступ до платформи

Зв’яжіться з Exscientia через їх офіційний вебсайт, щоб дізнатися про можливості доступу до платформи або співпраці.

2

Визначення вимог проєкту

Надайте інформацію про ціль, дослідницькі цілі та терапевтичні сфери, щоб спрямувати партнерство.

3

Налаштування робочого процесу ШІ

Команда Exscientia налаштовує індивідуальний робочий процес на основі ШІ, адаптований до вашої конкретної терапевтичної мішені.

4

Введення біологічних даних

Надайте доступні біологічні або хімічні дані для підвищення точності моделей і прогнозів.

5

Отримання дизайнів, створених ШІ

Отримайте молекулярні дизайни, створені ШІ, оптимізовані для вашої мішені, готові до лабораторного синтезу та валідації.

6

Ітерація та вдосконалення

Проводьте цикли між обчислювальними прогнозами та експериментальним зворотним зв’язком для поступового покращення якості кандидатів.

7

Перехід до доклінічних випробувань

Просувайте найкращі кандидати до доклінічної оцінки та клінічної розробки.

Важливі зауваження

Корпоративне рішення: Безкоштовна версія відсутня. Доступ вимагає корпоративного партнерства або комерційної угоди з Exscientia.

Необхідність валідації: Прогнози ШІ мають бути підтверджені лабораторними експериментами та клінічними випробуваннями. Платформа прискорює відкриття, але не гарантує клінічний успіх.

• Продуктивність залежить від доступності навчальних даних і складності мішені
• Найкраще підходить для організацій, які шукають партнерство, а не автономне програмне забезпечення
• Спеціалізується на терапевтичних засобах на основі малих молекул у різних галузях медицини

Часті запитання

Чи доступний AI Drug Designer від Exscientia як завантажуваний додаток?

Ні. Це корпоративна хмарна платформа, доступна виключно через партнерство з Exscientia, а не як окремий завантажуваний додаток.

Чи гарантує платформа клінічний успіх ліків?

Ні. Хоча ШІ значно прискорює процес відкриття, експериментальна валідація та клінічні випробування залишаються необхідними. Платформа підвищує ефективність, але не усуває ризики розробки ліків.

Чи можуть менші дослідницькі лабораторії користуватися системою Exscientia?

Так, менші лабораторії можуть отримати доступ до платформи, але зазвичай через угоди про співпрацю, а не самостійний доступ. Exscientia співпрацює з організаціями різного масштабу для встановлення партнерств.

Які типи ліків вона може проєктувати?

Платформа спеціалізується на терапевтичних засобах на основі малих молекул і може застосовуватися в різних галузях медицини — від онкології до інфекційних захворювань і далі.

Чи створила Exscientia реальні кандидатури ліків?

Так. Кілька кандидатів, створених за допомогою ШІ від Exscientia, успішно пройшли клінічні випробування, демонструючи реальну ефективність платформи у просуванні розробки ліків.

Large Hadron Collider Data Analysis (Physics)

Інструмент аналізу даних у фізиці частинок з підтримкою штучного інтелекту

Інформація про застосунок

Розробник	ЦЕРН (Європейська організація з ядерних досліджень)
Підтримувані платформи	Високопродуктивні обчислювальні кластери Робочі станції на базі Linux Хмарні середовища Портал відкритих даних ЦЕРН
Підтримка мов	Глобальна доступність; документація переважно англійською
Модель ціноутворення	Безкоштовний доступ до інструментів відкритих даних ЦЕРН; повний доступ до обчислювальних ресурсів ВАК лише для членів колаборації

Огляд

Великий адронний колайдер (ВАК) генерує мільярди подій зіткнень частинок щосекунди, створюючи одні з найбільших у світі наукових наборів даних. Інструменти на основі штучного інтелекту та обчислювальні платформи допомагають дослідникам інтерпретувати ці величезні дані для виявлення значущих сигналів, ідентифікації аномалій, реконструкції траєкторій частинок та прискорення фізичних відкриттів. Ці інструменти є ключовими для розуміння фундаментальних процесів, таких як бозон Гіггса, кандидати в темну матерію та поведінка субатомних частинок. Інтегруючи машинне навчання у фізичні робочі процеси, ВАК суттєво підвищує ефективність і точність досліджень.

Ключові особливості

Моделі машинного навчання

Передова класифікація подій та ідентифікація частинок за допомогою нейронних мереж і дерев рішень.

Зменшення шуму та виявлення аномалій

Фільтрація на основі ШІ для розрізнення рідкісних подій від фону та виявлення несподіваних сигналів.

Інтеграція з глобальною обчислювальною сіткою

Безшовна інтеграція з фреймворком ROOT ЦЕРН та Всесвітньою обчислювальною сіткою ВАК (WLCG) для розподіленої обробки.

Масштабована обробка даних

Розподілена обчислювальна інфраструктура, що підтримує масштабний фізичний аналіз у сотнях установ по всьому світу.

Інструменти моделювання та реконструкції

Покращені можливості моделювання та прискорені алгоритми реконструкції для швидших циклів аналізу.

Розширена візуалізація

Інструменти для огляду детекторних сигналів, реконструйованих треків та енергетичних профілів для комплексного дослідження даних.

Завантаження або доступ

Official websiteOfficial website

Початок роботи

1

Отримайте доступ до відкритих даних

Відвідайте Портал відкритих даних ЦЕРН, щоб завантажити публічно доступні набори даних ВАК та дослідити куровані колекції.

2

Встановіть інструменти аналізу

Налаштуйте фреймворк аналізу даних ROOT або скористайтеся хмарними Jupyter-ноутбуками, наданими ЦЕРН, для миттєвого доступу.

3

Завантажте та дослідіть дані

Імпортуйте набори даних та вивчайте метадані подій, інформацію про детектори та файли моделювання за допомогою інтерактивних інструментів.

4

Застосуйте моделі машинного навчання

Впроваджуйте моделі машинного навчання, такі як підсилені дерева рішень (BDT) та нейронні мережі, для відбору та класифікації подій.

5

Візуалізуйте результати

Використовуйте інструменти візуалізації для огляду детекторних сигналів, реконструкції треків та енергетичних профілів для детального аналізу.

6

Масштабуйте свій аналіз

Виконуйте аналіз локально на стандартних комп’ютерах або подавайте великомасштабні завдання через розподілені обчислювальні ресурси сітки для виробничої роботи.

7

Перевіряйте та порівнюйте

Перевіряйте результати на основі еталонних наборів даних та опублікованих досліджень для забезпечення точності та відтворюваності.

Вимоги та обмеження

Необхідна експертиза: Для ефективної роботи з даними ВАК потрібні глибокі знання з фізики частинок, машинного навчання та аналізу даних.

• Сильна підготовка з фізики та програмування (Python/C++)
• Розуміння машинного навчання та статистичного аналізу
• Знайомство з фреймворком ROOT або подібними інструментами аналізу даних
• Не підходить для випадкових користувачів або початківців без наукової підготовки

Обчислювальні ресурси: Масштабний аналіз потребує значної обчислювальної потужності, що перевищує можливості стандартних робочих станцій.

• Базове дослідження можливе на стандартних комп’ютерах
• Повномасштабний аналіз вимагає доступу до ВВМ або сітки WLCG
• Високі обчислювальні навантаження; час обробки залежить від розміру набору даних
• Не доступний як споживчий додаток

Обмеження доступу: Деякі інструменти та власні дані доступні лише офіційним членам колаборації ЦЕРН.

Часті запитання

Чи є дані ВАК публічно доступними?

Так. ЦЕРН надає куровані, високоякісні набори даних через Портал відкритих даних ЦЕРН, роблячи значну частину дослідницьких даних ВАК доступною для світової наукової спільноти та освітян.

Чи можуть початківці користуватися інструментами ШІ ВАК?

Початківці можуть досліджувати відкриті дані через освітні ресурси та навчальні посібники, але для просунутого аналізу потрібні глибокі знання фізики, програмування та машинного навчання. ЦЕРН пропонує навчальні матеріали для допомоги новачкам.

Які мови програмування використовуються?

Python та C++ є основними мовами, особливо у фреймворку ROOT. Python переважає для швидкого прототипування та робочих процесів машинного навчання, тоді як C++ використовується для компонентів, критичних до продуктивності.

Чи підтримуються інструменти ШІ офіційно ЦЕРН?

Так. ЦЕРН активно інтегрує машинне навчання у весь дослідницький процес, включно з системами тригерів у реальному часі, офлайн-реконструкцією та передовим фізичним аналізом. Ці інструменти є виробничого рівня та постійно розвиваються.

Чи потрібне спеціальне обладнання?

Базове дослідження даних можна виконувати на стандартних комп’ютерах, використовуючи хмарні ноутбуки. Однак повномасштабний аналіз великих наборів даних вимагає доступу до високопродуктивних обчислювальних кластерів або Всесвітньої обчислювальної сітки ВАК (WLCG).

Scite (Literature Analysis)

Інструмент аналізу літератури на основі штучного інтелекту

Інформація про застосунок

Розробник	Scite Inc.
Підтримувані платформи	Веб-платформа Десктопні браузери Мобільні браузери
Підтримка мов	Глобальний доступ; інтерфейс переважно англійською
Модель ціноутворення	Безкоштовний рівень з обмеженими функціями; повний доступ потребує платної підписки

Що таке Scite?

Scite — це платформа аналізу літератури на основі штучного інтелекту, яка революціонізує спосіб оцінки наукових статей дослідниками. На відміну від традиційних метрик цитування, що лише підраховують посилання, Scite аналізує контекст кожного цитування, щоб визначити, чи підтримує воно, суперечить або просто згадує роботу. Такий контекстуальний підхід дозволяє дослідникам точніше оцінювати достовірність, вплив і наукову значущість.

Як це працює

Scite використовує моделі машинного навчання, навчені на мільйонах наукових статей, для класифікації наміру цитування та надання практичних інсайтів. Платформа збирає цитатні твердження від видавців, серверів препринтів і баз даних відкритого доступу, організовуючи їх у зручний інтерфейс. Кожна стаття отримує профіль «Розумного цитування», що показує, скільки разів її підтримували, суперечили або згадували інші дослідження — забезпечуючи глибоке розуміння наукової валідності та впливу досліджень.

Ключові функції

Розумні цитування

Контекстуальний аналіз цитувань із позначенням підтримки, суперечності та згадок

Пошук на базі ШІ

Розширений пошук із фільтрацією цитат за контекстом для точних результатів

Візуальні інформаційні панелі

Моніторинг тенденцій цитування, впливу досліджень і авторів у реальному часі

Розширення для браузера

Швидка оцінка статей і доступ до Розумних цитувань під час онлайн-читання

Інтеграція з менеджерами посилань

Безшовна інтеграція з Zotero, EndNote та іншими академічними інструментами

Доступ до академічних баз даних

Підключення до провідних видавців і баз даних відкритого доступу для повного охоплення

Доступ до Scite

Official website

Початок роботи

1

Створіть обліковий запис

Зареєструйтесь на сайті Scite, щоб отримати доступ до безкоштовних або преміум-функцій.

2

Пошук статей

Використовуйте пошуковий рядок для знаходження наукових статей або тем досліджень, що вас цікавлять.

3

Огляд Розумних цитувань

Переглядайте профілі цитувань, щоб бачити, як кожна стаття цитується в контексті літератури.

4

Фільтруйте та аналізуйте

Фільтруйте результати за підтримуючими, суперечливими або згадувальними твердженнями для цілеспрямованого аналізу.

5

Відстежуйте тенденції

Використовуйте інформаційні панелі для моніторингу патернів цитування, впливу авторів і розвитку тем.

6

Встановіть розширення для браузера

Додайте розширення для швидкого доступу до Розумних цитувань під час читання статей онлайн.

7

Експортуйте та інтегруйте

Експортуйте дані цитувань або підключайте Scite до ваших інструментів управління посиланнями.

Обмеження та зауваження

• Безкоштовний план включає обмежену кількість пошуків і доступ до даних цитувань
• Деякі статті можуть не мати контексту цитування, якщо їх ще не проіндексовано
• Класифікація ШІ іноді може неправильно інтерпретувати намір цитування
• Не є заміною комплексної критичної оцінки наукової літератури
• Немає окремого мобільного додатку (доступ лише через веб-браузер)

Часті запитання

Чи можна користуватися Scite безкоштовно?

Так, Scite пропонує безкоштовний рівень з базовими функціями. Однак розширений функціонал і розширені можливості пошуку потребують платної підписки.

Чим Scite відрізняється від Google Scholar?

Google Scholar підраховує цитування, а Scite аналізує контекст цитування, щоб визначити, чи підтримують, суперечать або згадують посилання статтю. Такий контекстуальний підхід дає глибші інсайти щодо наукової надійності та валідності досліджень.

Чи можна інтегрувати Scite з менеджерами посилань?

Так, Scite безшовно інтегрується з популярними менеджерами посилань, включно з Zotero, EndNote та іншим академічним програмним забезпеченням.

Чи охоплює Scite всі галузі досліджень?

Scite охоплює широкий спектр дисциплін і напрямів досліджень. Охоплення залежить від індексації видавців і баз даних, з постійним розширенням у різних академічних сферах.

Чи є мобільний додаток?

Наразі окремого мобільного додатку немає. Проте Scite повністю функціонує у мобільних браузерах, забезпечуючи адаптивний доступ зі смартфонів і планшетів.

Співпраця людини і ШІ в науці

Кожен із цих прикладів демонструє, як спеціалізовані застосування та інструменти ШІ рухають науку вперед. Важливо підкреслити ключовий момент: ШІ доповнює людських дослідників, а не замінює їх. Найкращі результати досягаються, коли людський досвід і креативність поєднуються зі швидкістю та здатністю ШІ розпізнавати закономірності.

Вчені все ще формулюють гіпотези, інтерпретують результати та забезпечують етичний контроль, тоді як ШІ виступає потужним помічником у роботі з великими даними.

Підтримка цілісності досліджень

Від пошуку нових ліків і матеріалів до розгадки космічних та екологічних загадок — застосування ШІ в наукових дослідженнях надзвичайно різноманітні й впливові. Автоматизуючи складні завдання та виявляючи тонкі закономірності, ШІ дозволяє дослідникам досягати за дні того, що раніше займало роки.

По суті, ШІ — це трансформаційний інструмент, який потрібно використовувати обдумано. При відповідальному застосуванні він має потенціал розв’язати найскладніші наукові завдання. Подальша інтеграція ШІ в наукові дослідження відкриває нову еру інновацій, де прориви відбуваються швидше, співпраця охоплює різні дисципліни, а наше розуміння світу поглиблюється у способи, які ми лише починаємо уявляти.