В 2024 и 2025 годах в ЦМТ Москвы состоялись три масштабных Форума будущих технологий (ФБТ), которые определили ключевые направления технологического развития России. Первый форум был посвящен квантовым вычислениям, второй – медицине будущего. 20-21 февраля 2025 года в Конгресс-центре ЦМТ состоялся III Форум будущих технологий, темой которого стала химия и новые материалы.
По замыслу организатора ФБТ - Фонда Росконгресс, это событие стало местом встречи выдающихся учёных, представителей бизнеса и государственной власти, где они совместно обсуждали стратегические задачи и перспективы развития передовых технологий в ключевых секторах экономики. Советник Президента России, ответственный секретарь оргкомитета Форума будущих технологий Антон Кобяков так прокомментировал итоги III Форума:
«Форум будущих технологий в очередной раз продемонстрировал высокий уровень заинтересованности со стороны научного сообщества, бизнеса и государства, а также представительное международное участие. Форум собрал более 1700 участников из России и 37 зарубежных стран, в том числе более 350 представителей российского и иностранного бизнеса.
Отрасль новых материалов и химии стала направлением отдельного национального проекта технологического лидерства, так как инновационное развитие этого направления стимулирует другие отрасли экономики, обеспечивая конкурентные преимущества. Шаги по достижению такого лидерства всесторонне обсуждались в течение двух дней работы Форума»
Советник Президента Российской Федерации Антон Кобяков
На ключевых сессиях ФБТ 2025 представители крупнейших российских производственных компаний, научных институтов и органов власти обсуждали широкий спектр проектов в области новых материалов и химии, в том числе вопросы применения искусственного интеллекта (ИИ) в химии и материаловедении.
Искусственный интеллект все больше входит в повседневную жизнь человека. автоматизируя процессы, улучшая принятие решений и повышая эффективность в различных сферах. Он успешно применяется в работе информационных систем, медицине, образовании, экономике и транспорте. Сегодня ИИ оказывает значительное влияние и на научную сферу, предоставляя исследователям новые инструменты для изучения и разработки материалов с заданными свойствами. Центр «AI для науки», созданный в 2024 году, рассматривает эту область как один из ключевых приоритетов в разработке новых ИИ-систем.
Хотя инфохимия не является принципиально новой наукой, применение искусственного интеллекта в химии началось сравнительно недавно. Сессия «Искусственный интеллект в химии и материаловедении» проходила на форуме под модераторством директора Центра искусственного интеллекта для науки ПАО «Сбербанк» Алексея Шпильмана. В ходе дискуссии эксперты обсудили влияние ИИ на развитие химии и материаловедения, а также новые перспективы и вызовы, связанные с его внедрением. Участники проанализировали текущее положение дел в области применения искусственного интеллекта для решения промышленных задач, обсудили необходимость разработки новых подходов к созданию катализаторов и подчеркнули важность технологий, таких, как AlphaFold для создания новых лекарственных препаратов.
Спикеры сессии - руководитель центра цифровых технологий ПАО «Газпром нефть» Михаил Корольков, директор Научно-образовательного центра инфохимии Университета ИТМО Екатерина Скорб, руководитель лаборатории методов искусственного интеллекта для разработки материалов Сколковского института науки и технологий (Сколтех) Александр Шапеев и заместитель генерального директора по ранней разработке и исследованиям биотехнологической компании BIOCAD Павел Яковлев - подчеркнули важность скорости и эффективности ИИ в разработке новых материалов и технологий, а также необходимость создания экосистемы, способствующей инновациям на стыке химии и других дисциплин.
В условиях стремительного развития технологий, особенно в области ИИ, важно понимать, как именно эти инструменты могут изменить подходы к созданию новых материалов. Руководитель центра цифровых технологий ПАО «Газпром нефть» Михаил Корольков утверждает, что скорость и эффективность становятся ключевыми факторами этой трансформации.
«Искусственный интеллект занимает значительное место в современном мире, и его влияние трудно переоценить. В настоящее время тот, кто владеет задачей, фактически владеет решением.
В нефтяной отрасли дело не ограничивается только добычей и переработкой нефти. Сюда также входят строительство, логистика и разведка. ИИ находит широкое применение в химии и во всех связанных секторах. Мы должны производить различные продукты, такие как топливо и смазочные материалы. Цель состоит в том, чтобы ускорить процесс»
Руководитель центра цифровых технологий ПАО «Газпром нефть» Михаил Корольков
Михаил Корольков привел конкретный пример: чтобы сократить время разработки с трех лет до трех месяцев потребуется большая работа. Поскольку простая нефть, по его словам, уже в значительной степени добыта, приходится извлекать её из твердых пород. Чтобы сделать нефть менее вязкой и более подвижной, и чтобы она могла подняться на поверхность, необходимо использовать химические методы.
Эксперт пояснил, что нефть представляет собой не просто одну молекулу, а сложную композицию, состоящую из сотен тысяч разнообразных веществ, каждое из которых обладает уникальными характеристиками. В совокупности эти компоненты определяют такие параметры, как плотность и вязкость. В составе нефти также присутствует растворённый газ. Эти сложные смеси характеризуются макросвойствами, которые являются результатом взаимодействия множества молекул.
«Большие языковые модели могут оказать значительное влияние на процесс добычи нефти. Возникает надежда, что генеративные модели смогут эффективно обобщать информацию и помогут в переходе от структуры к свойствам, что особенно важно в условиях нехватки данных для решения таких задач. Это перспективное направление, и его результаты могут стать реальностью в ближайшем будущем»
Руководитель центра цифровых технологий, ПАО «Газпром нефть» Михаил Корольков
В свете новых вызовов и перспектив, открываемых ИИ, необходимо тщательно продумать, каким образом эти технологии могут быть интегрированы в существующие процессы. Директор Научно-образовательного центра инфохимии Университета ИТМО Екатерина Скорб подчеркнула важность адаптации использования ИИ в материаловедении и необходимость создания экосистемы вокруг новых направлений, которые возникают на стыке химии.
«Особенно примечательно, что Нобелевская премия этого года была вручена за достижения в области ускорения разработки лекарств и поиска новых молекул, что заняло всего 4 года. Это рекордное время! Первый релиз программы состоялся в 2018 году, в 2020 году она была улучшена, а в 2024 году один из алгоритмов AlphaFold получил Нобелевскую премию. В области материаловедения мы стремимся научиться создавать искусственные клетки и разрабатывать адаптивные материалы, которые могут изменять свою форму и цвет. Важно организовать работу так, чтобы задачи развивались параллельно, хотя, конечно, есть приоритетные направления»
Директор Научно-образовательного центра инфохимии Университета ИТМО Екатерина Скорб
Эксперт отметила, что, безусловно, такие чат-боты как ChatGPT изменили нашу повседневную жизнь и сделали ее более удобной. Однако в химии эти инструменты ИИ пока не справляются с задачами на должном уровне. Чтобы улучшить результаты работы, ученые ведут работу над созданием алгоритмов валидации.
Важным аспектом применения искусственного интеллекта является его способность ускорять процессы и улучшать результаты в научных исследованиях. Руководитель лаборатории методов искусственного интеллекта для разработки материалов Сколтеха Александр Шапеев поделился своим опытом и взглядом на то, как новые инструменты могут изменить подходы к разработке материалов.
«Мы стремимся ускорить процесс создания новых материалов. В материаловедении этот процесс может занимать около 20 лет - от идеи до внедрения в повседневную жизнь. Я занимаюсь ускорением квантово-механических расчетов и разработкой платформ. В некоторых расчетах свойств мы достигаем результатов в десять раз дешевле. Я считаю, что языковые модели имеют огромный потенциал, который еще не полностью осознан. Большие языковые модели могут предложить гипотезы, и это одна из самых перспективных задач на горизонте. Я уверен, что потенциал ИИ огромен, и через год ситуация будет совершенно иной»
Руководитель лаборатории методов искусственного интеллекта для разработки материалов Сколтеха Александр Шапеев
В условиях, когда технологии машинного обучения становятся всё более доступными, необходимо осознавать их потенциал и возможности применения для решения практических задач. Заместитель гендиректора по ранней разработке и исследованиям в компании BIOCAD Павел Яковлев, рассказал участникам форума о своем опыте и о том, как ИИ меняет подходы к обработке данных.
«Демис Хассабис и Джон Джампер получили по четверти Нобелевской премии за AlphaFold, а Дэвид Бейкер - вторую половину. Дэвид показал, что белки не следует рассматривать как цельное и неделимое. Он показал, если мы разобьем белок на маленькие кусочки и будем рассматривать их независимо, то какие-то схожие аминокислотные последовательности будут давать схожие структурные паттерны белков. На этом он построил свой алгоритм Rosetta, который в 1990 годы вполне неплохо предсказал белки. Благодаря этому в 1997 году он создал свой первый полностью синтетический белок.
AlphaFold привнес в науку возможность критически оценивать методы. В первую очередь его задача - предсказание структуры белка, но он не ускоряет процесс разработки лекарств на годы. То, что дает AlphaFold - это новый подход к решению задач. Однако он не всегда справляется с ними хорошо. Используя метод интерпретируемости, мы можем внушить доверие к этому инструменту специалистам, занимающимся разработкой новых биологических решений»
Заместитель генерального директора по ранней разработке и исследованиям биотехнологической компании BIOCAD Павел Яковлев
Павел Яковлев, проанализировав результаты последних лет, пришёл к выводу, что благодаря технологиям машинного обучения удалось достичь значительных успехов. В его исследовании искусственный интеллект проявил себя особенно эффективно при преобразовании одних данных в другие. Однако наиболее неожиданным и перспективным применением трансформации данных стало их предварительное структурирование. Если ранее эта задача требовала значительных временных затрат, то теперь языковые модели способны извлекать конкретные данные из обширных информационных массивов и систематизировать их.
В завершении сессии модератор заседания Алексей Шпильман, призвал ученых и специалистов в области ИИ к активному сотрудничеству.«Языковые модели оказывают помощь, как в научной сфере, так и в повседневной жизни. Мы призываем всех к сотрудничеству, так как это значительно поможет объединить ученых и искусственный интеллект в едином пространстве. Следите за новостями!»
Директор центра AI для науки ПАО «Сбербанк» Алексей Шпильман
Выступления ведущих экспертов говорят о том, что, несмотря на существующие барьеры и сложности, технологии ИИ открывают новые горизонты для научных исследований и практического применения результатов. Участники форума выразили надежду на дальнейшее развитие и внедрение элементов искусственного интеллекта в научных областях.
Мы, в свою очередь, приглашаем вас следить за новостями на нашем сайте, чтобы быть в курсе последних достижений в области искусственного интеллекта и областей его практического применения!