Современная наука открывает все новые горизонты благодаря активному внедрению искусственного интеллекта. Ученые из ведущих российских институтов и компаний, таких как Сколтех и Яндекс, уже применяют машинное обучение для решения сложнейших задач в самых разных областях: от геофизики до медицины и космических исследований. Это позволяет значительно повышать точность, ускорять анализ и находить решения там, где ранее требовались годы кропотливой ручной работы.
Новые подходы к поиску геотермальных ресурсов на Камчатке и Курилах
Группа исследователей под руководством профессора Ивана Кулакова из Сколтеха разрабатывает инновационные ML-инструменты для поиска геотермальных источников на Дальнем Востоке России. Традиционные методы базируются на ручном анализе сейсмических волн, которые отличаются по скорости в зависимости от строения пород и наличия подземных вод. Геофизики отмечают, что при определенных условиях можно заранее определить зоны, где целесообразно бурить и строить геотермальные электростанции, не зависящие от внешних поставок топлива. Ручная обработка данных занимает месяцы и требует высокой квалификации. Однако с привлечением ИИ анализ таких сейсмограмм становится гораздо быстрее, при этом точность локализации перспективных зон бурения возрастает, что существенно упрощает запуск новых объектов энергетики.
Гибкое прогнозирование эпидемий с помощью машинного обучения
Еще одна область применения ИИ — эпидемиологические исследования. Традиционные эпидемиологические модели давно помогают специалистам, но экстремальные ситуации вроде вспышек COVID-19 ясно показали, что такие модели зачастую слишком упрощают реальную картину. Классические уравнения предсказывали стремительный рост числа больных, однако ситуация на практике менялась в зависимости от поведения людей, например использования средств индивидуальной защиты. Современные нейросети способны выявлять сложные закономерности в больших массивах медицинских данных, позволяя настраивать прогнозы в режиме реального времени. Такой подход делает возможным не только учитывать множество различных факторов, но и быстро адаптироваться к изменяющимся условиям — значительно повышая точность стратегического планирования в сфере здравоохранения.
ИИ и телескоп Хаббл: тысячи новых открытий во Вселенной
Серьезные успехи отмечаются и в астрономии. Например, большие нейросетевые системы были использованы для анализа массивов данных, полученных с орбитального телескопа Хаббл. Обработка изображений космоса вручную — задача практически невыполнимая из-за огромных объемов информации. Применение специальных ИИ-моделей позволило распознать почти 800 необычных астрономических объектов. Среди обнаруженного — загадочные красные точки, природа которых до сих пор вызывает интерес и обсуждения в научном сообществе. Такой способ анализа расширил возможности ученых по поиску новых объектов, в том числе ранее неизвестных явлений, что способствует ускоренному накоплению научных знаний о строении Вселенной.
Яндекс и системное образование для нового поколения ученых
Эффективность внедрения искусственного интеллекта в науку зависит от подготовки специалистов, способных сочетать глубокие знания в своей области с навыками работы с ИИ. Яндекс в партнерстве с российскими вузами запустил специальные образовательные программы: студенты Школы анализа данных получают уникальную возможность учиться на реальных научных проектах, работая над практическими задачами совместно с опытными учеными. Эти программы открыты для всех желающих и позволяют получить передовые компетенции, востребованные сегодня во всем мире.
Будущее науки с помощью искусственного интеллекта
ИИ уже стал неотъемлемой частью научных открытий. Согласно опросам, более 85% исследователей глобально применяют большие языковые и нейросетевые модели в своей повседневной работе — для анализа сложных массивов данных, автоматизации рутинных процессов, поиска уникальных решений. Такой подход открывает путь к новому поколению открытий, ускоряя прогресс и помогая науке максимально быстро отвечать на вызовы современности. Можно с уверенностью говорить, что искусственный интеллект становится ключевым драйвером трансформации естественных наук: идеи, которые вчера казались фантастикой, сегодня воплощаются в жизнь, а инновации становятся доступными тысячам ученых по всей стране и миру.
Мы используем файлы cookie для наилучшего представления нашего сайта. Продолжая просмотр, вы соглашаетесь с их использованием. Подробнее в Политике конфиденциальности.
