rus
Выпуск #4/2025
В. П. Анаников
Классификация применения искусственного интеллекта в химии: от автоматизации к цифровому научному мышлению
Классификация применения искусственного интеллекта в химии: от автоматизации к цифровому научному мышлению
Просмотры: 2719
10.22184/2227-572X.2025.15.4.246.260
Предложена трехуровневая классификация применения искусственного интеллекта (ИИ) в химических науках, отражающая возрастающую степень вовлеченности технологий в научный и производственный процессы: от автоматизации рутинных задач (уровень ИИ-ассистент), к созданию специализированных аналитических решений для обработки экспериментальных данных (уровень ИИ-аналитик) и далее к перспективе интеллектуальных систем, способных формировать научные гипотезы и проектировать вещества и процессы (уровень ИИ-исследователь). Представленная классификация может служить основой для формирования дорожных карт цифровой трансформации химических наук, а также для реализации программ научно-технологического развития в рамках приоритетных направлений. Впервые вводится термин «технология-участник» как обозначение новой формы взаимодействия человека и ИИ, при которой цифровая система становится частью научного процесса, а не просто инструментом.
Предложена трехуровневая классификация применения искусственного интеллекта (ИИ) в химических науках, отражающая возрастающую степень вовлеченности технологий в научный и производственный процессы: от автоматизации рутинных задач (уровень ИИ-ассистент), к созданию специализированных аналитических решений для обработки экспериментальных данных (уровень ИИ-аналитик) и далее к перспективе интеллектуальных систем, способных формировать научные гипотезы и проектировать вещества и процессы (уровень ИИ-исследователь). Представленная классификация может служить основой для формирования дорожных карт цифровой трансформации химических наук, а также для реализации программ научно-технологического развития в рамках приоритетных направлений. Впервые вводится термин «технология-участник» как обозначение новой формы взаимодействия человека и ИИ, при которой цифровая система становится частью научного процесса, а не просто инструментом.
Теги: artificial intelligence; chemistry; digitalization; ai assistant ии-аналитик ии-ассистент ии-исследователь искусственный интеллект научная автоматизация обработка данных промышленные химические технологии технологическое развитие химия цифровизация
Классификация применения искусственного интеллекта в химии:
от автоматизации к цифровому научному мышлению
В. П. Анаников
Предложена трехуровневая классификация применения искусственного интеллекта (ИИ) в химических науках, отражающая возрастающую степень вовлеченности технологий в научный и производственный процессы: от автоматизации рутинных задач (уровень ИИ-ассистент), к созданию специализированных аналитических решений для обработки экспериментальных данных (уровень ИИ-аналитик) и далее к перспективе интеллектуальных систем, способных формировать научные гипотезы и проектировать вещества и процессы (уровень ИИ-исследователь). Представленная классификация может служить основой для формирования дорожных карт цифровой трансформации химических наук, а также для реализации программ научно-технологического развития в рамках приоритетных направлений. Впервые вводится термин «технология-участник» как обозначение новой формы взаимодействия человека и ИИ, при которой цифровая система становится частью научного процесса, а не просто инструментом.
Ключевые слова: искусственный интеллект, химия, цифровизация, ИИ-ассистент, ИИ-аналитик, ИИ-исследователь, обработка данных, научная автоматизация, технологическое развитие, промышленные химические технологии
Введение
Искусственный интеллект (ИИ) все глубже проникает в научную практику, трансформируя подходы к анализу, обработке информации и даже формированию новых научных идей [1–5]. Химия как наука, основанная на объемных и разнообразных типах данных, стала одной из первых дисциплин, ощутивших потенциал ИИ-инструментов – от автоматизации рутинных задач до создания промышленных технологий [6–8], проектов устойчивого развития [9–12], дизайна новых материалов и лекарств [13–16] и оптимизации синтетических маршрутов [17–19]. Однако способы и глубина применения ИИ в химических науках могут значительно различаться, и возникает необходимость в систематизации этих подходов.
Современное применение ИИ в химии можно классифицировать в виде трехуровневой системы, демонстрирующей возрастающую степень как технологической сложности инструмента, так и характера вовлеченности в исследование. Эти уровни отражают изменение роли ИИ – ассистент, аналитик, исследователь – и описывают эволюцию его использования от применения готовых инструментов к созданию специализированных решений [20–22] и далее к попыткам имитировать научное мышление (табл. 1). Каждый уровень основан на определенном наборе технологий, требует специфических компетенций и по-своему влияет на прогресс химической науки.
Такая классификация позволяет не только описывать текущее состояние дел, но и планировать развитие научной инфраструктуры, образовательных программ и исследовательских стратегий. Далее подробно рассмотрим каждый из трех уровней: какие технологии лежат в их основе, как они применяются в химии и какие перспективы открываются на каждом из них. Важную часть общего обсуждения составляет понимание рисков и этических аспектов [23–25].
В качестве иллюстрации практических приложений ИИ будут приведены примеры исследований, выполненных в лаборатории автора при реализации конкретных научных проектов. Это целесообразно с точки зрения демонстрации реальных сценариев внедрения ИИ в рабочие процессы химической лаборатории, а также для оценки применимости предложенной классификации в условиях практико-ориентированной научной деятельности.
В рамках статьи предлагается новая концепция и термин – «технология-участник», отражающая качественный сдвиг в характере взаимодействия между исследователем и ИИ. Если ранее технологии рассматривались как внешние инструменты, то современные интеллектуальные системы все чаще выступают в роли участников научного поиска. Они способны не только выполнять узкие задачи, но и предлагать собственные пути анализа, интерпретации данных, формулирования гипотез. Это открывает перспективу возникновения новой модели научного процесса – цифрового сотворчества, где граница между машинной и человеческой инициативой становится все более гибкой.
Обсуждение
Уровень 1: ИИ-ассистент
На первом уровне программные продукты, полученные с помощью искусственного интеллекта, выступают в роли ассистента, выполняющего рутинные, но трудоемкие задачи, связанные преимущественно с обработкой, трансформацией и представлением информации. Этот уровень не требует от пользователя специальных навыков программирования или глубокого понимания алгоритмических принципов работы ИИ. В случае текстовых данных, например, достаточно сформулировать задачу на естественном языке, после чего готовый инструмент на базе большой языковой модели (LLM) способен предложить решение или направление работ для поиска решения. Такая автоматизация освобождает исследователя от множества вспомогательных процедур и позволяет сосредоточиться на содержательной стороне научной работы.
Основу этого уровня составляют большие языковые модели (GPT, Claude, Gemini и др.), обладающие способностью генерировать связный и грамматически корректный текст, структурировать информацию, распознавать смысл и намерения в сообщениях пользователя. В химических науках эти технологии успешно применяются для:
Кроме того, ИИ-ассистенты используют для составления лабораторных протоколов, автоматического формирования документации, ведения лабораторных журналов и генерации чек-листов к экспериментам. Все эти задачи ранее требовали значительного времени, внимания и, как правило, не создавали научной новизны. Передача их выполнения искусственному интеллекту существенно разгружает исследователя (если не вносит неточностей).
Уровень «ассистент» уже изменил повседневную работу исследователей. ИИ-ассистент позволяет быстро обрабатывать информацию, повышает продуктивность научного труда и снижает барьер входа для молодых специалистов, не владеющих в совершенстве, например, иностранными языками или навыками научного письма. В то же время широкое распространение ИИ-инструментов требует формирования новых этических и методологических норм, включая указание на использование ИИ при подготовке текстов, а также выработку критериев оценки достоверности получаемой информации.
В перспективе ИИ-ассистенты будут интегрированы во все этапы научного процесса: от автоматизированного поиска источников до помощи в визуализации данных и создании адаптивных обучающих материалов [26–29]. Их роль постепенно расширяется, особенно по мере того, как языковые модели будут приобретать способность работать с мультимодальными данными (текст, изображения, схемы, таблицы) и подключаться к специализированным химическим базам знаний. Таким образом, уровень «ассистент» становится отправной точкой на пути к более глубокой цифровизации научной деятельности.
Например, в нашей исследовательской практике ИИ уже применялся на уровне «ассистент» при подготовке аналитического обзора по цифровым технологиям в химии (рис. 1) [1]. При подготовке обзора было необходимо рассмотреть и проанализировать свыше 100 000 публикаций по теме применения ИИ в химии. Скорость чтения и первичного анализа научной статьи человеком составляет примерно 30 мин на один источник. Это означает, что человек затратил бы на обработку всего массива данных более 50 тыс. часов, или более 5,7 лет непрерывной работы без выходных.
С использованием больших языковых моделей и инструментов обработки текстов на базе ИИ, в
от автоматизации к цифровому научному мышлению
В. П. Анаников
Предложена трехуровневая классификация применения искусственного интеллекта (ИИ) в химических науках, отражающая возрастающую степень вовлеченности технологий в научный и производственный процессы: от автоматизации рутинных задач (уровень ИИ-ассистент), к созданию специализированных аналитических решений для обработки экспериментальных данных (уровень ИИ-аналитик) и далее к перспективе интеллектуальных систем, способных формировать научные гипотезы и проектировать вещества и процессы (уровень ИИ-исследователь). Представленная классификация может служить основой для формирования дорожных карт цифровой трансформации химических наук, а также для реализации программ научно-технологического развития в рамках приоритетных направлений. Впервые вводится термин «технология-участник» как обозначение новой формы взаимодействия человека и ИИ, при которой цифровая система становится частью научного процесса, а не просто инструментом.
Ключевые слова: искусственный интеллект, химия, цифровизация, ИИ-ассистент, ИИ-аналитик, ИИ-исследователь, обработка данных, научная автоматизация, технологическое развитие, промышленные химические технологии
Введение
Искусственный интеллект (ИИ) все глубже проникает в научную практику, трансформируя подходы к анализу, обработке информации и даже формированию новых научных идей [1–5]. Химия как наука, основанная на объемных и разнообразных типах данных, стала одной из первых дисциплин, ощутивших потенциал ИИ-инструментов – от автоматизации рутинных задач до создания промышленных технологий [6–8], проектов устойчивого развития [9–12], дизайна новых материалов и лекарств [13–16] и оптимизации синтетических маршрутов [17–19]. Однако способы и глубина применения ИИ в химических науках могут значительно различаться, и возникает необходимость в систематизации этих подходов.
Современное применение ИИ в химии можно классифицировать в виде трехуровневой системы, демонстрирующей возрастающую степень как технологической сложности инструмента, так и характера вовлеченности в исследование. Эти уровни отражают изменение роли ИИ – ассистент, аналитик, исследователь – и описывают эволюцию его использования от применения готовых инструментов к созданию специализированных решений [20–22] и далее к попыткам имитировать научное мышление (табл. 1). Каждый уровень основан на определенном наборе технологий, требует специфических компетенций и по-своему влияет на прогресс химической науки.
Такая классификация позволяет не только описывать текущее состояние дел, но и планировать развитие научной инфраструктуры, образовательных программ и исследовательских стратегий. Далее подробно рассмотрим каждый из трех уровней: какие технологии лежат в их основе, как они применяются в химии и какие перспективы открываются на каждом из них. Важную часть общего обсуждения составляет понимание рисков и этических аспектов [23–25].
В качестве иллюстрации практических приложений ИИ будут приведены примеры исследований, выполненных в лаборатории автора при реализации конкретных научных проектов. Это целесообразно с точки зрения демонстрации реальных сценариев внедрения ИИ в рабочие процессы химической лаборатории, а также для оценки применимости предложенной классификации в условиях практико-ориентированной научной деятельности.
В рамках статьи предлагается новая концепция и термин – «технология-участник», отражающая качественный сдвиг в характере взаимодействия между исследователем и ИИ. Если ранее технологии рассматривались как внешние инструменты, то современные интеллектуальные системы все чаще выступают в роли участников научного поиска. Они способны не только выполнять узкие задачи, но и предлагать собственные пути анализа, интерпретации данных, формулирования гипотез. Это открывает перспективу возникновения новой модели научного процесса – цифрового сотворчества, где граница между машинной и человеческой инициативой становится все более гибкой.
Обсуждение
Уровень 1: ИИ-ассистент
На первом уровне программные продукты, полученные с помощью искусственного интеллекта, выступают в роли ассистента, выполняющего рутинные, но трудоемкие задачи, связанные преимущественно с обработкой, трансформацией и представлением информации. Этот уровень не требует от пользователя специальных навыков программирования или глубокого понимания алгоритмических принципов работы ИИ. В случае текстовых данных, например, достаточно сформулировать задачу на естественном языке, после чего готовый инструмент на базе большой языковой модели (LLM) способен предложить решение или направление работ для поиска решения. Такая автоматизация освобождает исследователя от множества вспомогательных процедур и позволяет сосредоточиться на содержательной стороне научной работы.
Основу этого уровня составляют большие языковые модели (GPT, Claude, Gemini и др.), обладающие способностью генерировать связный и грамматически корректный текст, структурировать информацию, распознавать смысл и намерения в сообщениях пользователя. В химических науках эти технологии успешно применяются для:
- перевода научных текстов и документов, в том числе со сложной терминологией;
- написания черновиков статей, отчетов, аннотаций, тезисов;
- подготовки презентаций, постеров и научных резюме;
- анализа литературных источников и составления рефератов по заданной теме;
- генерации ключевых слов, аннотаций и индексирования текстов;
- автоматического поиска релевантных публикаций по ключевым словам или вопросам;
- извлечения структурированных данных из статей (например, таблиц и экспериментальных условий);
- и множества других приложений.
Кроме того, ИИ-ассистенты используют для составления лабораторных протоколов, автоматического формирования документации, ведения лабораторных журналов и генерации чек-листов к экспериментам. Все эти задачи ранее требовали значительного времени, внимания и, как правило, не создавали научной новизны. Передача их выполнения искусственному интеллекту существенно разгружает исследователя (если не вносит неточностей).
Уровень «ассистент» уже изменил повседневную работу исследователей. ИИ-ассистент позволяет быстро обрабатывать информацию, повышает продуктивность научного труда и снижает барьер входа для молодых специалистов, не владеющих в совершенстве, например, иностранными языками или навыками научного письма. В то же время широкое распространение ИИ-инструментов требует формирования новых этических и методологических норм, включая указание на использование ИИ при подготовке текстов, а также выработку критериев оценки достоверности получаемой информации.
В перспективе ИИ-ассистенты будут интегрированы во все этапы научного процесса: от автоматизированного поиска источников до помощи в визуализации данных и создании адаптивных обучающих материалов [26–29]. Их роль постепенно расширяется, особенно по мере того, как языковые модели будут приобретать способность работать с мультимодальными данными (текст, изображения, схемы, таблицы) и подключаться к специализированным химическим базам знаний. Таким образом, уровень «ассистент» становится отправной точкой на пути к более глубокой цифровизации научной деятельности.
Например, в нашей исследовательской практике ИИ уже применялся на уровне «ассистент» при подготовке аналитического обзора по цифровым технологиям в химии (рис. 1) [1]. При подготовке обзора было необходимо рассмотреть и проанализировать свыше 100 000 публикаций по теме применения ИИ в химии. Скорость чтения и первичного анализа научной статьи человеком составляет примерно 30 мин на один источник. Это означает, что человек затратил бы на обработку всего массива данных более 50 тыс. часов, или более 5,7 лет непрерывной работы без выходных.
С использованием больших языковых моделей и инструментов обработки текстов на базе ИИ, в