Размер шрифта:
Цвета сайта:
Изображения:
 

Китай представил ScienceOne — ИИ-систему для научных открытий в космосе, физике и медицине

Категории
Категории
Администратор
  • 3 мин
  • 71

Институт автоматизации Китайской академии наук (CAS) представил систему больших языковых моделей для научных открытий в математике, физике, астрономии и биологии. Проект ScienceOne призван повысить действенность лечения рака, ускорить поиск новых лекарств и углубить понимание глобальных изменений в природе.

Система ScienceOne не похожа на универсальные чат-боты. Это группа из восьми узконаправленных ИИ-моделей, каждая из которых интегрирована в конкретную научную дисциплину: математика, физика, химия, астрономия, география, материаловедение, экология и биология. Система объединяет многие профильные инструменты, в частности AlphaFold для биологии и MatterGen для материаловедения.

Способности системы в разных сферах

Задачи, которые решает кластер моделей для физики, медицины и космоса:

  • Модель прогнозирует солнечные вспышки на основе показаний детекторов излучения и солнечных телескопов. Прогнозы важны для защиты спутниковой связи и электросетей.
  • Нейросеть предсказывает эффективность лечения рака для конкретных пациентов. Это открывает путь к персонализированной диагностике и повышает вероятность успешной иммунотерапии.
  • ИИ ускоряет разработку новых материалов, моделируя их свойства и структуру «на бумаге». Это существенно сокращает время на лабораторные испытания.
  • Географическая модель уже помогла ученым выявить закономерности пространственной дифференциации плато и проанализировать глобальную динамику неорганического углерода в почве.

Разработчики подчёркивают, что ScienceOne предназначена для науки. Искусственный интеллект берёт на себя рутинный анализ массива данных, что помогает учёным фокусироваться на фундаментальных открытиях.

ScienceOne была выпущена в 2025 году и обучена на профессиональном научном корпусе данных. Последняя версия системы достигла флагманского уровня производительности в области научных знаний и агентного долгосрочного мышления. 

Источники:
https://english.news.cn/
https://www.ixbt.com/news/
https://new-science.ru/

Читайте также: