Шанхай. Всемирная конференция по искусственному интеллекту (WAIC). Огни, толпы, будущее, которое стучится в дверь. И среди этого вау-эффекта один стенд притягивает не просто любопытных, а серьезных ученых с горящими глазами. Там не показывают робота-пса или нейросеть для генерации мемов. Там демонстрируют ScienceOne – китайскую платформу, которую ее создатели скромно называют "операционной системой для научных открытий". Звучит громко? Еще бы. Но что стоит за этим пафосом, кроме маркетинга? И, главное, сможет ли такой "гипердрайв" для науки прижиться в наших реалиях? Давайте отбросим занудные лекции и разберемся по-человечески, что это за зверь и с чем его едят.
Архитектура, которая дышит наукой.
Представьте себе не просто умную программу, а цифрового коллегу-универсала. ScienceOne – это не монолитный ИИ-монстр. Его основа – мощнейшая базовая научная модель "Паньши" (PanGu-Science). Чем она уникальна? Тем, что ее "воспитывали" не на всем подряд из интернета, а на строгой диете фундаментальных наук: физических законах, химических формулах, биологических принципах.
Это не просто угадывание слов по статистике; эта модель пытается понимать (в рамках возможностей машины) саму ткань реальности. Разработчики из Китайской академии наук и Huawei пошли по хитроумному пути "смеси экспертов" (Mixture of Experts, MoE). Вместо одного неповоротливого гиганта – целый легион узкоспециализированных "умников". Нужно квантовую физику? Включается профи по субатомным частицам. Требуется генетика? На сцену выходит биологический гуру. Это как собрать всю Академию наук в одной цифровой оболочке, где каждый "академик" – ас в своем деле.
Но "Паньши" – лишь сердцевина. Вокруг нее выстроены ключевые модули-органы. Первый – S1-Literature. Этот парень – мечта любого, кто когда-либо тонул в океане научных публикаций. Он не просто ищет статьи по ключевикам. Он анализирует тысячи работ, рисует карты цитирования (кто на кого ссылается), вычленяет главные тренды и даже пишет сжатые обзоры по заданной теме. Вместо недель в библиотеке – отчет за пару минут.
Второй модуль – S1-ToolChain – настоящий дирижер научного оркестра. Платформа стыкуется с более чем 300 специнструментами: от симуляторов химических реакций и анализаторов ДНК до астрофизических моделей и софта для прочностных расчетов. ScienceOne умеет дробить огромные задачи, распределять их по доступным "мозгам" (вплоть до суперкомпьютеров), запускать модели и разбираться в результатах. Это автоматизация научного труда на качественно новом уровне – от идеи до первых цифр.
Не футурология, а факты: Где ScienceOne уже работает?
Хватит теории, где же конкретика? Уже есть результаты, от которых даже скептики приподнимают брови. Возьмем астрофизику. В мае 2025-го на базе ScienceOne родилась модель FLARE для прогноза звездных вспышек. Учитывая массу звезды, ее возраст, магнитную активность и историю "вспыльчивости", FLARE побила точность традиционных методов. Статью о ней приняли на IJCAI – это как попасть на Олимпиаду для ИИ-разработчиков. А почему это важно? Потому что мощная вспышка на Солнце может оставить нас без света и связи – предсказывать их критически нужно.
На пекинском коллайдере BEPCII внедрение ScienceOne ускорило обработку данных и планирование экспериментов в 5 раз. Алгоритмы взяли на себя рутину: расчет траекторий частиц, настройку параметров установок.
Химики и материаловеды тоже не скрывают восторга. Расчет свойств нового материала – скажем, как поведет себя обшивка гиперзвукового аппарата или полупроводник под нагрузкой – раньше пожирал недели. Теперь ScienceOne справляется за часы, просчитывая взаимодействия атомов с пугающей точностью.
В фармацевтике платформа помогает предсказывать, будет ли молекула-кандидат работать как лекарство, экономя годы и миллионы на ранних стадиях разработки. Это не просто "быстрее" – это возможность провести в компьютере десятки "виртуальных" экспериментов, прежде чем идти в дорогую лабораторию.
Российские реалии и перспективы адаптации.
Вот мы и подошли к единственному месту, где позволим себе четкую структуру – как же вписать ScienceOne или его идеи в российский научный ландшафт? Наши реалии – особенные. С одной стороны, в России есть сильные игроки в ИИ (Сбербанк с его GigaChat, Яндекс с их поиском и CV), мощные математические школы. Есть уникальные компетенции, скажем, в сложном моделировании. С другой стороны, готовых платформ уровня ScienceOne, где ИИ, суперкомпьютинг и научный софт живут в одном "флаконе", у нас пока нет. Но дорога к аналогам открыта, если двигаться по нескольким направлениям.
Ключевой путь – глубокие коллаборации. Фокус должен быть на центрах, где есть и "железо", и мозги, и понимание комплексных задач: Курчатовский институт (с его проектами в big data и моделировании), Сколтех (как флагман ИИ и инноваций), НИЦ "Курчатовский институт", ведущие вузы из "Приоритета 2030". Здесь уже стоят суперкомпьютеры и работают междисциплинарные команды.
Второе направление – серьезная локализация. ScienceOne "говорит" в основном на языке англоязычной науки. Для России нужно "научить" ее русскому: интегрировать с eLibrary, базами патентов, архивами РАН и университетов. Технически – стыковать с отечественными облаками (VK Cloud Solutions, SberCloud, МТС Cloud) и ПО.
Третий вектор – выбор стратегических приоритетов. Наиболее востребованными могут стать области с нашей спецификой: климатическое моделирование (особенно капризной Арктики), разведка и добыча ресурсов в сложных условиях (Сибирь, шельф), создание материалов для экстремальных температур или радиации, поиск лекарств для специфических заболеваний, безопасность энергосетей и инфраструктуры.
Но без вызовов не обойтись. Главные из них – санкции, ограничивающие доступ к топовым чипам для обучения таких монстров, и нехватка больших, качественных, открытых научных датасетов на русском или по нашим уникальным исследованиям. Есть и вопрос цены – создание и поддержка подобных платформ требует серьезных инвестиций. Хотя, как с долей самоиронии заметил один российский исследователь, следивший за дебютом в Шанхае: "Если их ИИ звездные бури предсказывает за сто световых лет, то наши бюрократические циклоны и дефицит данных – задача решаемая. Главное – не стоять на месте и искать свои пути, пусть даже не такие масштабные сразу". Системный подход – вот что критично.
ИИ – помощник, конкурент или...?
Появление ScienceOne – не просто новость. Это повод для дискуссий, порой неудобных.
- Вытеснит ли ИИ ученых? Пока разработчики уверяют: нет. Цель – не замена, а освобождение от рутины. ИИ проглотит гору статей, промоделирует миллион сценариев, найдет скрытые закономерности. Но родить гениальную гипотезу, спроектировать прорывной эксперимент, понять почему результат не вписывается в теорию – это пока территория человека. ScienceOne – это супер-ассистент, напарник, но не повелитель. Ученый превращается в "дирижера", а ИИ – его талантливейший оркестр.
- А без риска? Безопасность – огромный вопрос. Платформа работает с "сырыми" данными исследований, идеями до патентов. Разработчики говорят о шифровании, строгом контроле доступа. Но риск утечек или взломов есть всегда, как и в любой сложной системе. Доверие – валюта номер один.
- Кто рулит и кому выгодно? Главный мотор – Китайская академия наук (CAS), что подчеркивает госстратегию. Для бизнеса (фарма, энергетика, новые материалы) ScienceOne – шанс резко сократить время и деньги на разработку. Экономика для корпораций ясна: миллионы сэкономлены – миллионы заработаны.
- Что дальше? Перспективы колоссальны. ScienceOne – шаг к глобальной ИИ-экосистеме для науки. Платформа, которая не только помогает, но и сама генерирует гипотезы, связывая данные из разных дисциплин. Это путь к прорывам на стыках наук. Китай ставит на это, и его скорость тревожит Запад. Для всех остальных сигнал ясен: развивать свои решения или отстать навсегда.
Не гонка, а новый инструментарий
ScienceOne – это не просто "китайская штука". Это новый этап в научном методе. Она делает исследование более интерактивным, управляемым данными, освобождая ученого для самого главного – мышления и открытий. Шанхайский дебют был громким. Для России это и вызов, и шанс. Вызов – не потеряться в этой гонке. Шанс – использовать опыт, адаптировать его под наши сильные стороны (математика, фундаментальные науки, уникальные задачи – Арктика, космос), возможно, найти свою нишу. Одно несомненно: наука меняется. И хорошо, что пока ScienceOne не пишет за нас статьи и не защищает диссертации. Значит, ученым рано на покой – просто их труд становится мощнее и, будем надеяться, интереснее. А чашку кофе, увы, пока каждый варит себе сам.
Источники: South China Morning Post (SCMP), BigONE (BigNews Network), официальный сайт WAIC, пресс-релизы Китайской академии наук (CAS), публикации в Nature Machine Intelligence (FLARE), репортажи ТАСС, РИА Новости, "Коммерсант Наука" (анализ ИИ в РФ).