Русское географическое общество (РГО) и технологическая платформа Inventorus запускают пилотный проект по применению нейросетевой модели «Никола» для поиска перспективных направлений экспедиционных исследований.
Специалисты РГО загрузят в «Николу» документ с описанием географических направлений, где планируется проводить работы. При работе с файлом нейросеть будет обращаться к собственной базе, а не к случайным данным из интернета. Ресурс включает 500 млн единиц информации. Среди них научные публикации, патенты и исследовательские отчёты. За счёт этого система работает не как обычный чат‑бот, а как аналитический инструмент.
ИИ‑ассистент проведёт поиск не только по ключевым словам, но и по смыслу запроса. «Никола» сопоставляет научные публикации и выделяет пересечения тем. Система работает с материалами на 43 языках и помогает с переводом и первичной интерпретацией содержания.
Основатель и генеральный директор Inventorus Евгений Елфимов отметил, что совместная работа с РГО откроет новые возможности для применения интеллектуальной аналитики в науке. Он указал, что объём научно‑технической информации растёт экспоненциально, и ИИ помогает в разработке исследовательских программ. Проверка данных, которые выдаёт «Никола», строится по многоуровневой модели. Ассистент работает с массивом мировой информации в базе данных InventoCORE. Система позволяет соотнести выводы с конкретными материалами, на которых они основаны. Это важно для научной среды, где проверяемость важнее скорости. Результаты ИИ‑аналитики проходят экспертную оценку со стороны специалистов.
На пилотном этапе рассматриваются следующие направления применения ИИ‑ассистента. Это арктические территории, бассейны крупных рек России и малоизученные природные экосистемы. «Никола» может анализировать весь релевантный массив информации по изменениям природной среды, гидрологическим процессам и состоянию экосистем мировой Арктики.
Директор Департамента экспедиционной деятельности и исследований Наталия Белякова пояснила, что на выходе получится несколько уровней данных. Первый уровень — это релевантные материалы из проверенной научной базы: публикации, патенты, отчёты и другие документы по выбранной теме. Второй уровень — краткие ИИ‑резюме по ключевым источникам. Третий уровень — сводный аналитический отчёт, который можно использовать как основу для обсуждения научной программы и проектирования экспедиции.
ИИ‑ассистент способен за считанные минуты обработать массив данных, на анализ которого традиционными методами уходят недели работы исследовательских групп.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1025718/