Китай представил систему ИИ-моделей ScienceOne для ускорения научных открытий в фундаментальной науке и медицине

Кластер моделей для физики, медицины и космоса способен прогнозировать солнечные вспышки, оценивать лечение рака и ускорять разработку новых материалов

Институт автоматизации Китайской академии наук (CAS) презентовал систему больших языковых моделей, специально обученных для решения задач в математике, физике, астрономии и биологии. Проект ScienceOne призван радикально ускорить научный поиск — от прогнозирования солнечных вспышек до оценки эффективности лечения рака.

В отличие от универсальных чат-ботов, система ScienceOne представляет собой кластер узкоспециализированных моделей. Каждая из них глубоко интегрирована в конкретную научную дисциплину и обучена на массивах проверенных экспертных данных. По словам Цзэн Дацзюня, заместителя директора института, такой подход позволяет ИИ не просто генерировать текст, а становиться полноценным инструментом исследования.

Ключевые направления и достижения системы:

• Астрономия и космос: модель способна в режиме реального времени прогнозировать солнечные вспышки на основе данных с автономных приборов наблюдения. Это обеспечивает систему раннего предупреждения, критически важную для защиты спутниковой связи и электросетей.
• Медицина и борьба с раком стала одной из самых многообещающих функций. Модель способна предсказывать эффективность иммунотерапии для конкретных пациентов, что открывает путь к персонализированной и точной диагностике, повышая шансы на успешное лечение.
• Материаловедение: ИИ ускоряет процесс разработки новых материалов, позволяя моделировать их свойства и структуру «на бумаге», что существенно сокращает время на лабораторные испытания.
• Географическая модель уже помогла исследователям выявить закономерности пространственной дифференциации плато и проанализировать глобальную динамику неорганического углерода в почве.

Разработчики подчёркивают, что ScienceOne ориентирована на ИИ для науки — парадигму, в которой искусственный интеллект берёт на себя рутинный анализ колоссальных объёмов данных, позволяя учёным фокусироваться на фундаментальных открытиях. В CAS уверены, что внедрение системы принесёт ощутимую пользу человечеству, значительно повысив эффективность поиска новых лекарств и понимания глобальных природных процессов.