Лекарства в два раза быстрее, сплавы в 200 раз: искусственный интеллект переписал правила науки
Искусственный интеллект всё активнее проникает в разные сферы науки и технологий. Если раньше для создания новых препаратов или сплавов требовались годы испытаний, то сегодня сложные алгоритмы позволяют в разы ускорить эти процессы. Об этом говорил министр науки и высшего образования России Валерий Фальков на образовательном марафоне "Знание. Первые", проходившем в рамках Мировой атомной недели на ВДНХ.
"Скорость синтеза металлических сплавов в некоторых областях [с применением искусственного интеллекта] выросла более чем в 200 раз", — сказал министр науки и высшего образования РФ Валерий Фальков.
По его словам, искусственный интеллект сокращает и сроки разработки лекарственных средств. Если раньше пересбор состава медикаментов занимал месяцы, то теперь процесс можно ускорить почти вдвое.
Где именно помогает искусственный интеллект
Алгоритмы машинного обучения нашли применение в самых разных направлениях. Особенно активно они используются там, где требуется работа с большими массивами данных и сложными моделями.
- Фармакология и медицина: подбор состава препаратов и проверка их свойств.
- Материаловедение: моделирование новых сплавов с заданными характеристиками.
- Химическая промышленность: создание катализаторов и ускорителей реакций.
- Инженерия: проектирование деталей с высокой прочностью и долговечностью.
Сравнение: традиционные и ИИ-методы
| Область | Традиционный подход | С ИИ |
| Лекарства | Многоступенчатые клинические и лабораторные испытания, пересбор рецептур вручную | Автоматический подбор молекул, сокращение сроков пересбора почти вдвое |
| Металлические сплавы | Годы натурных экспериментов и переплавок | Ускорение синтеза более чем в 200 раз |
| Медицина | Диагностика и прогнозирование заболеваний через анализ врачей | Предсказание на основе больших данных, точность выше |
| Инженерия | Длительные тесты на износ | Виртуальные симуляции с высокой достоверностью |
Советы шаг за шагом: как внедрять ИИ в науку и производство
- Анализировать потребности - определить, какие процессы занимают больше всего времени и ресурсов.
- Собрать данные - без массивов информации алгоритмы не смогут обучаться.
- Выбрать платформу - от готовых решений до специализированных систем для фармакологии или материаловедения.
- Обучить модели - дать алгоритмам примеры успешных и неудачных экспериментов.
- Проверить в симуляциях - прогнать результаты в виртуальной среде перед внедрением.
- Интегрировать в производство - наладить совместную работу ИИ и специалистов.
Плюсы и минусы применения ИИ
| Плюсы | Минусы |
| Экономия времени и ресурсов | Высокая стоимость внедрения |
| Возможность быстро тестировать десятки гипотез | Риск ошибок при неполных данных |
| Универсальность: от фармацевтики до авиации | Требуется постоянное обновление алгоритмов |
| Снижение роли натурных испытаний | Зависимость от вычислительных мощностей |
FAQ
Как выбрать платформу для научных исследований с ИИ?
Следует учитывать отрасль: для фармакологии подойдут системы с молекулярным моделированием, для сплавов — платформы для материаловедения.
Сколько стоит внедрение ИИ?
Затраты зависят от задач: от миллионов рублей для локальных решений до сотен миллионов для крупных исследовательских центров.
Что лучше — традиционный подход или ИИ?
Оптимально сочетать оба метода: ИИ ускоряет разработку, а натурные испытания подтверждают надёжность.
Мифы и правда
-
Миф: искусственный интеллект сам создаёт лекарства.
Правда: он лишь помогает учёным быстрее находить перспективные молекулы. -
Миф: новые сплавы можно сделать без участия инженеров.
Правда: материалы всё равно требуют проверки на прочность и долговечность. -
Миф: ИИ непогрешим.
Правда: ошибки возможны, особенно при недостатке данных.
Исторический контекст
В XX веке новые лекарства создавались десятилетиями: от открытия молекулы до выхода на рынок могло пройти до 15 лет. В металлургии каждый новый сплав требовал тысяч экспериментов в доменных печах.
Только с развитием суперкомпьютеров и машинного обучения стало возможным моделировать процессы в виртуальной среде. Сейчас ИИ постепенно меняет подход ко всей науке, превращая лаборатории в цифровые симуляторы.
А что если…
А что если в будущем лекарства будут проектироваться полностью виртуально, а на людях останутся только финальные испытания? Это позволит вывести на рынок медикаменты от редких болезней в считанные месяцы.
В материаловедении это может означать появление сверхлёгких сплавов для авиации и сверхпрочных для космоса без многолетних исследований.
Подписывайтесь на Moneytimes.Ru
