Российский ИИ-прорыв: нейросеть, которая думает, как химик
В июне 2025 года российские исследователи из Института органической химии им. Н. Д. Зелинского РАН представили инновационную разработку — искусственный интеллект, способный "думать", как опытный химик.
Искусственный интеллект, вдохновлённый интуицией
Опубликованная в архиве arxiv.org и освещённая на abnews.ru нейросеть, построенная на основе алгоритма Learning to Rank, может оценивать молекулярную сложность и предлагать неочевидные решения при синтезе новых веществ. Это событие знаменует собой важный шаг в интеграции искусственного интеллекта в фундаментальные науки.
Созданный отечественными учёными алгоритм не просто обрабатывает данные — он моделирует экспертное восприятие, присущее квалифицированным химикам. Такая "псевдо-интуитивная" модель позволяет предсказывать структурную сложность молекул и выбирать наиболее эффективные пути их создания. Для фармацевтической и материаловедческой индустрии это открывает новые горизонты: ускоряется процесс открытия веществ, снижается стоимость лабораторных испытаний, повышается точность прогнозов.
Ранее подобные задачи решались методами перебора или опирались исключительно на статистические модели. Теперь же ИИ начинает "чувствовать" молекулы — как профессиональный химик, годами наращивающий интуитивное понимание реакций.
Научная значимость и практическая польза
Эта разработка имеет ключевое значение не только для IT-отрасли, но и для всей научной сферы. В фармацевтике она может ускорить создание новых лекарств, в материаловедении — помочь в проектировании сверхпрочных или экологичных соединений. Более того, технология создаёт основу для адаптации подобных моделей в других областях науки — от биологии до геохимии.
Для граждан России и мира такой подход может означать скорейший выход на рынок инновационных препаратов и материалов. Для государства — это шаг к укреплению позиций в мировой науке и цифровом экспорте. А для международного сообщества — новый мощный инструмент, особенно актуальный в условиях санкций и стремления к технологическому суверенитету.
Перспективы: от лаборатории к рынку
Разработчики рассматривают возможность коммерциализации технологии. Планируется выпуск программных продуктов и API для химико-фармацевтической промышленности. Это может стать полноценной альтернативой западным аналогам, что особенно важно в текущих геополитических реалиях.
Внутри страны алгоритм может быть внедрён в научно-исследовательские институты, университетские лаборатории и фармацевтические компании. Он станет частью государственных программ развития искусственного интеллекта и цифровизации науки. Уже сейчас эксперты видят в этой технологии потенциал для создания принципиально новых материалов и лекарств.
Путь к интуитивному ИИ: ретроспектива
За последние пять лет искусственный интеллект значительно эволюционировал. Если ранее он ограничивался анализом больших данных и распознаванием паттернов, то сегодня его возможности всё чаще пересекаются с такими "человеческими" качествами, как интуиция и творческий подход.
В 2021–2023 годах зарубежные лаборатории активно развивали молекулярные генераторы на базе трансформеров (например, EternaFold), а Россия в рамках стратегии развития ИИ создала собственные центры и консорциумы. В 2018 году Cognitive Technologies уже делала шаги в сторону "интуитивного" мышления. Нынешняя разработка — логическое продолжение этого тренда. Она указывает на то, что ИИ выходит за рамки автоматизации и становится партнёром человека в принятии решений.
Будущее уже здесь
Российская разработка в сфере "интуитивного" ИИ демонстрирует, что искусственный интеллект может не только следовать статистическим законам, но и имитировать экспертное восприятие.
По прогнозам, уже через 2–3 года начнутся пилотные проекты в фармацевтике и материаловедении. В долгосрочной перспективе — интеграция ИИ в образование, научные исследования и промышленность. Россия, благодаря этой разработке выходит на лидирующие позиции в новом направлении искусственного интеллекта.
Такие технологии не просто меняют правила игры в науке — они меняют само понимание того, как машины могут помогать человеку думать, создавать и открывать новое.
