Российские учёные в области химии и искусственного интеллекта создали платформу, использующую машинное обучение для автоматизированного поиска и анализа научной литературы, направленной на разработку наноматериалов. Это решение значительно ускоряет переход от теоретических предположений к экспериментальной проверке. Об этом сообщает пресс-служба Университета ИТМО.
По словам аспиранта Научно-образовательного центра инфохимии ИТМО Никиты Кроткова, платформа с мультиагентной архитектурой и расширенными возможностями поисковой генерации значительно повышает качество обработки научных данных. В отличие от универсальных ИИ-ассистентов, новая разработка специализируется на проектировании наноструктур и прогнозировании клеточных реакций.
Первоначальные испытания показали точность системы на уровне 81% с минимальным количеством ошибок, благодаря проверке актуальности данных и их сравнению с исходными источниками. Платформа обладает возможностью масштабирования и обновления базы знаний без необходимости полной перестройки, что обеспечивает её актуальность и эффективность.
«Мы целенаправленно создали не универсального научного ИИ-ассистента, а специализированный инструмент для реальной лабораторной задачи — проектирования наноструктур и предсказания клеточных ответов. Многоагентная архитектура с использованием поисково-дополненной генерации позволяет многократно повысить качество ответов, что критически важно в работе с научными данными», — подчеркнул Кротков.