Россия вступает в эру автономной науки: GigaEvo меняет правила ИИ-исследований

Наука, управляемая ИИ

Наука XXI века всё больше напоминает высокотехнологичное производство: здесь, как и на заводе, важны скорость, точность и минимальное вмешательство человека. И если раньше эксперимент - это месяцы ручной настройки моделей и перебора гипотез, то теперь искусственный интеллект сам берёт инициативу в свои руки.

На международной конференции AI Journey в Москве российские учёные представили платформу GigaEvo, разработанную Институтом искусственного интеллекта AIRI. Это не просто очередной ИИ-инструмент - это шаг к созданию отечественной инфраструктуры автономной науки.

Как работает GigaEvo

GigaEvo автоматизирует процесс научного эксперимента, используя эволюционный поиск стратегий обучения. Вместо того чтобы вручную подбирать архитектуру нейросети, параметры оптимизатора или способ предобработки данных, исследователь задаёт цель, а система сама синтезирует оптимальные подходы, аналогично тому, как природа отбирает наиболее приспособленные организмы.

Эффект двойной: во-первых, резко сокращается время на проведение экспериментов; во-вторых, повышается качество получаемых моделей, ведь ИИ может перебрать варианты, недоступные даже самому опытному специалисту.

«Тесты показали, что GigaEvo успешно воспроизводит сложные математические задачи и масштабирует исследовательские процессы, которые раньше требовали дорогой инфраструктуры. В перспективе платформа поможет ускорить научные и прикладные разработки в разных сферах — от Data Science до промышленности и финансов. Сейчас наша основная задача — набрать большое количество кейсов, в которых ученые будут использовать нашу платформу. Это позволит понять, что объединяет стратегии решения сложных задач».

Иван Оселедец

профессор РАН, генеральный директор AIRI

Суверенитет через технологию

Особое значение GigaEvo приобретает в контексте технологического суверенитета. Платформа позиционируется как открытый аналог западной AlphaEvolve от Google DeepMind - системы, способной генерировать и оптимизировать алгоритмы без участия человека. Разработка на российской территории означает, что отечественные лаборатории больше не будут зависеть от зарубежных облачных сервисов, закрытых библиотек или санкционных рисков. Это не просто удобство - это стратегическая независимость в эпоху глобального соперничества в сфере ИИ.

Выгода для страны и граждан

Для страны в целом GigaEvo открывает новые горизонты. Ускорение научных исследований напрямую влияет на развитие здравоохранения (ИИ-диагностика и персонализированная медицина), промышленности (умное производство, прогнозирование отказов оборудования), энергетики и даже оборонно-промышленного комплекса. Более того, платформа идеально вписывается в рамки национальных проектов «Цифровая экономика» и «Искусственный интеллект», предлагая готовое решение для создания отечественной исследовательской экосистемы.

Перспективы и вызовы

Конечно, путь от презентации до массового внедрения непрост. Конкуренция со стороны западных AutoML- и MLOps-платформ остаётся высокой, а успех GigaEvo будет зависеть от доступности вычислительных мощностей, качества документации, поддержки сообщества и, что немаловажно, наличия внятной коммерческой модели.

Однако открытая архитектура даёт платформе уникальное преимущество: она может стать основой для международного сотрудничества, особенно с университетами и лабораториями в странах СНГ и «Глобального юга», где интерес к доступным ИИ-решениям растёт.

Взгляд в будущее

В ближайшие 1-2 года GigaEvo, скорее всего, станет инструментом ведущих российских научных центров и вузов. А в перспективе 5-10 лет - ядром целой экосистемы: с отраслевыми модулями для медицины, материаловедения, логистики и даже фундаментальной физики.

Россия таким образом не просто догоняет мировой тренд на автоматизацию науки, она создаёт собственный путь. И если этот путь будет поддержан инфраструктурно и институционально, GigaEvo может стать не просто платформой, а символом нового этапа в технологической самостоятельности страны.