Разгружаем ученых: история разработки одного мультиагентного ИИ-ассистента для химиков

Современная наука генерирует большие объемы данных, доступны значительные вычислительные мощности, но парадоксальным образом скорость научных открытий не растет пропорционально этим ресурсам. Основное ограничение ― человеческий ресурс. Количество высококвалифицированных научных сотрудников сильно отстает от масштаба исследований, которые технически можно проводить. Развитие искусственного интеллекта для науки пытается охватить полный цикл проведения научных исследований ― от формулировки новых исследовательских гипотез до реализации всех этапов их проверки. Возможность генерации новых научных идей и постановки гипотез звучит многообещающе, хотя пока сама по себе остается скорее научной гипотезой, которая требует исследования и проверки. Тем не менее, создание ИИ, который помогает ученым в повседневных задачах, уже становится реальностью. Мы в исследовательском центре « Сильный искусственный интеллект в промышленности » ИТМО решили проверить это на собственном опыте и занялись разработкой ИИ-ассистента ученого-химика, который позволит с использованием различных вычислительных инструментов и data-driven методов быстро и эффективно решать задачи, требующие построения цепочек рассуждений. В основе нашей разработки ― большие языковые модели. Но мы не ограничивались ими и пошли по пути создания мультиагентной системы, которая значительно эффективнее универсальных языковых моделей при решении специализированных химических задач. Рассказываем, что у нас получилось.

https://habr.com/ru/companies/spbifmo/articles/896868/

#искусственный_интеллект #программирование #мультиагентные_системы #ииассистенты #химия #большие_языковые_модели #наука #итмо #университет_итмо