Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
IT Russia brief
51 подписчик

Российские учёные предсказали активное внедрение в 2026 году ИИ-технологий в химическую науку и промышленность

1
1 мин
Нейросетевые алгоритмы и инструменты, построенные на базе искусственного интеллекта, будут особенно активно внедряться в химическую науку и промышленность в 2026 году, считает академик РАН Валентин Анаников. На конференции «Искусственный интеллект в химии и материаловедении», которая проходит в рамках форума в Институте органической химии Российской академии наук, учёный отметил, что в 2025 году ИИ из отдельной технологии трансформировался в универсальный инструмент для решения прикладных научных задач. От технологии к инструменту Учёный выделил три ключевых тренда развития искусственного интеллекта в следующем году. «Это «ИИ-химизация» – время, когда исследователи активно включают интеллектуальные инструменты в научные проекты и грантовые инициативы, «ИИ-импактизация» – использование ИИ для усиления качества научных публикаций, и «ИИ-драйв» – ускоренное внедрение цифровых решений в практику и промышленность», – пояснил он. Анаников отметил, что нейросети можно задействовать для работы

Нейросетевые алгоритмы и инструменты, построенные на базе искусственного интеллекта, будут особенно активно внедряться в химическую науку и промышленность в 2026 году, считает академик РАН Валентин Анаников.

На конференции «Искусственный интеллект в химии и материаловедении», которая проходит в рамках форума в Институте органической химии Российской академии наук, учёный отметил, что в 2025 году ИИ из отдельной технологии трансформировался в универсальный инструмент для решения прикладных научных задач.

От технологии к инструменту

Учёный выделил три ключевых тренда развития искусственного интеллекта в следующем году.

«Это «ИИ-химизация» – время, когда исследователи активно включают интеллектуальные инструменты в научные проекты и грантовые инициативы, «ИИ-импактизация» – использование ИИ для усиления качества научных публикаций, и «ИИ-драйв» – ускоренное внедрение цифровых решений в практику и промышленность», – пояснил он.

Анаников отметил, что нейросети можно задействовать для работы с неиспользованной экспериментальной информацией. По его мнению, уже сейчас с помощью ИИ качество анализа сырых приборных сигналов увеличилось в 10 раз, а обработка литературных данных стала быстрее в 2 тыс. раз. Влияние ИИ на химию в перспективе возрастёт.