Искусственный интеллект в фундаментальной науке: российский опыт
Российские научные институты и университеты активно внедряют AI, machine learning и суперкомпьютерные технологии в фундаментальных дисциплинах — от физики и материаловедения до биологии и химии. Это формирует мощную экосистему научного ИИ, которая уже «экспортируется» через совместные лаборатории и проекты с союзными странами.
Суперкомпьютеры и data-driven наука
Центральная фигура в этой трансформации — суперкомпьютер «Жорес», расположенный в Сколковском институте науки и технологий (Skoltech). Это одна из самых мощных petaflops-систем в стране, ориентированная на анализ и вычисление больших данных в реальном времени. Он используется в таких областях, как химия, фотоника, биотехнологии и физика частиц. Благодаря высокой производительности, «Жорес» позволяет ученым обрабатывать огромные объемы данных, полученных в ходе экспериментов и наблюдений, а также обучать нейросети для предсказания свойств веществ, анализа сложных систем и оптимизации процессов.
Важно, что доступ к таким ресурсам предоставляется не только внутри страны, но и через международные проекты. Российские ученые взаимодействуют с коллегами из Китая, стран СНГ и Европы, создавая открытую платформу для совместных исследований.
Мегапроекты и мультидисциплинарные исследования
Яркий пример масштабного внедрения ИИ в науку — мегасайенс проект «СИЛА» (Синхротрон-лазерный комплекс), размещённый в Национальном исследовательском центре "Курчатовский институт". Этот объект сочетает возможности синхротронного излучения и мощных лазеров, позволяя проводить уникальные эксперименты по изучению структуры материалов и биомолекул на атомном уровне. Интеграция ИИ в этот процесс открывает возможность автоматизации анализа данных, повышения точности измерений и прогнозирования поведения сложных систем.
Такие комплексы становятся площадками для обмена знаниями и технологиями, особенно важными для стран Global South, где доступ к передовым установкам ограничен.
Искусственный интеллект в биофизике и биоинформатике
Государственный научный центр биологических исследований им. А.Н. Белозерского МГУ совместно с Институтом биоорганической химии РАН (ГНЦ ИБХ РАН) работает над применением ИИ для изучения электронного транспорта в белках — одного из ключевых процессов в клеточной биологии. Созданные алгоритмы машинного обучения помогают моделировать сложные процессы переноса зарядов, что имеет значение для понимания механизмов действия лекарств и разработки новых терапий.
Результаты исследований публикуются в ведущих международных журналах и используются в глобальных проектах. В свою очередь, Институт математических проблем биологии РАН (ИМПБ РАН) развивает школу вычислительной биологии, применяя методы ML и биоинформатики к задачам молекулярной динамики и геномики. Подобные инициативы способствуют подготовке нового поколения учёных, готовых работать с данными и алгоритмами в условиях цифровой науки.
Инфохимия и когнитивные технологии
Университет ИТМО, известный своими достижениями в области оптики и информационных технологий, делает ставку на мультимодальные AI-решения в химии и материаловедении. Здесь развивается направление инфохимии — науки о передаче информации в химических системах. Совместные лаборатории, организованные с партнёрами из разных стран, позволяют внедрять когнитивные технологии в решение сложных задач, таких как предсказание реакционной способности, оптимизация каталитических процессов и проектирование новых функциональных материалов. Эти разработки уже сейчас находят применение в международных проектах.
Почему это важно для Global South
Для стран Глобального Юга развитие научного ИИ в России представляет особый интерес. Во-первых, они получают доступ к современным вычислительным ресурсам, таким как суперкомпьютеры и синхротронные установки, которые ранее были недоступны. Во-вторых, российская модель международного сотрудничества, основанная на создании совместных лабораторий и обмене опытом, предлагает эффективный путь развития научной инфраструктуры без необходимости полного повторения затратных проектов.
Кроме того, уже разработанные ИИ-решения в области материаловедения, биофизики и химии могут быть адаптированы под конкретные задачи этих стран, а российские университеты и институты активно вовлекаются в программы повышения квалификации и подготовки кадров.
Наука без границ
Искусственный интеллект становится мостом между российскими научными институтами и партнёрами из других регионов и открывает новые горизонты для исследований. В условиях, когда многие страны сталкиваются с вызовами в здравоохранении, энергетике и экологии, именно такой подход может стать основой для создания справедливого и доступного научного пространства.
Российская экосистема научного ИИ — это не только внутреннее достижение, но и мощный инструмент международной коллаборации. Она показывает, что наука может быть не только национальным приоритетом, но и общечеловеческим достоянием, которое объединяет усилия разных стран для решения глобальных задач.
