В лабораториях Beijing AI for Science в Пекине искусственный интеллект и роботизированные руки начали работать как автономные учёные, способные проектировать эксперименты, собирать данные и даже предлагать новые направления исследований. Репортёр газеты «Пекинские новости» посетил одно из таких учреждений и наблюдал, как роботизированная рука подготавливает проводящую жидкость, заполняя каждую бутылку за 20–30 секунд плавными, стандартизированными движениями, исключающими человеческую ошибку при ручной эксплуатации.
Автономная лаборатория построена вокруг герметически закрытых экспериментальных станций, в которых роботизированные руки точно обращаются с пипетками, реагентами и образцами. Система функционирует в три слоя: во‑первых, ИИ автономно открывает фундаментальные научные законы через эксперименты; во‑вторых, он создаёт новые материалы, генерируя качественные данные для обучения моделей, которые дают новые знания; и в‑третьих, выполняет сквозной обратный дизайн, где результаты непосредственно проверяются в применениях.
В Институте автоматизации Китайской академии наук исследователи разработали фундаментальную модель Панши. Вместо создания универсальной языковой модели общего назначения вроде Doubao или Qwen команда выбрала двухтрековый подход. Версия 1.0 донастраивает открытые модели на научных данных и литературе. Версия 2.0, которая сейчас находится в разработке, обучает новую модель с нуля, объединяющую текст с научными модальностями, включая спектры волн, спектрограммы, электромагнитные поля и молекулярные структуры в единую систему токенов. Панши прошла обучение по адаптации к доменам в восьми научных дисциплинах.
Ключевое отличие AI4S от потребительского ИИ заключается в том, что научный ИИ должен взаимодействовать с физическим миром, чтобы генерировать новые знания. Как пояснил руководитель одной исследовательской группы, в то время как DeepSeek и ChatGPT перерабатывают существующие данные из интернета, системы AI4S должны проводить реальные эксперименты, чтобы получать приращённые данные, продвигающие человеческие знания. Это требует интеграции ИИ с робототехническим оборудованием, датчиками и лабораторными приборами в замкнутый цикл гипотезы, эксперимента, сбора данных и оптимизации.
Пекинские преимущества в этой гонке структурны. Город обладает наибольшей в стране концентрацией ведущих научно‑исследовательских учреждений, включая Китайскую академию наук, Университет Цинхуа и Пекинский университет, а также крупнейшие научно‑исследовательские объекты в стране. Кластера Научного города Хуайроу генерирует огромные качественные данные для обучения ИИ, причём один только Пекинский электрон-позитронный коллайдер производит 1 ТБ данных в секунду. В июне 2026 года Пекин опубликовал план внедрения AI for Science, охватывающий шесть приоритетных направлений и нацеленный на создание глобально влиятельного центра инноваций в научном ИИ к 2028 году.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
