Искусственный интеллект в науке: новые материалы и анализ белков
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Лауреаты Научной премии Сбера за 2024 год рассказали, как искусственный интеллект применяют для анализа белков, разработки материалов и обработки сложных данных. Премию впервые вручили в номинации «AI в науке» для молодых ученых до 36 лет.
Машинное обучение позволяет исследователям получать данные примерно о трех тысячах белков за пять минут; по словам лауреата Марка Иванова, это в 10 раз быстрее и дешевле традиционного подхода. Он ожидает, что к 2030 году ученые смогут параллельно исследовать сотни образцов и выявлять биомаркеры заболеваний. Александр Квашнин сообщил, что создание материала для буровых резцов с помощью компьютерного моделирования и ИИ заняло менее двух лет вместо пяти лет и более. Исследователи также планируют применять генеративные алгоритмы для автоматического создания новых кристаллических структур и прогнозируют, что к 2030 году разработка ряда материалов будет занимать месяцы, а не годы. По данным группы Александра Коротина, в отдельных задачах преобразования изображений диффузионные модели стали работать в 25 раз быстрее.
Главное
- В 2024 году Научную премию Сбера впервые присудили в номинации «AI в науке» для ученых до 36 лет.
- Машинное обучение помогает анализировать около трех тысяч белков за пять минут — в 10 раз быстрее и дешевле традиционного подхода.
- Создание материала для буровых резцов с применением компьютерного моделирования и ИИ заняло менее двух лет вместо пяти лет и более.
- Группа Александра Коротина ускорила диффузионные модели в 25 раз для отдельных задач преобразования изображений.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация