Deep Potential: учёные задают вопросы, а ИИ ставит эксперименты
Платформа встраивает в научный процесс несколько ИИ-ассистентов. SciMaster автоматизирует этап обзора: он ищет статьи и патенты, разбирает их содержимое, выделяет устоявшиеся факты, спорные моменты и пробелы, а затем предлагает проверяемые гипотезы и экспериментальные планы. BioMaster специализируется на биомедицинском анализе: воспроизводит результаты из публикаций, обрабатывает данные секвенирования отдельных клеток и интерпретирует генетические варианты. PharmMaster работает в области фармацевтики, от поиска мишеней до дизайна молекул и оценки их свойств. MatMaster помогает создавать материалы с заданными характеристиками, например высокотемпературные диэлектрические плёнки.
Система опирается на внушительную техническую базу. К платформе подключено более 200 миллионов научных статей и патентов, 50 тысяч вычислительных инструментов, а также собственные модели Deep Potential, включая DPA, Uni-Mol и Uni-AIMS. Модуль Uni-Parser распознаёт текст, формулы, таблицы, графики и химические структуры с точностью свыше 98 процентов, превращая разрозненные данные в машинночитаемый вид. Исполнительная среда SciX разбивает задачу на шаги, запускает вычисления в изолированном окружении и умеет исправлять ошибки без участия человека.
Deep Potential также объявила о программе "Bohr 107" — открытом конкурсе научных вопросов, которые нужно решить в первую очередь. Отобранные идеи получат поддержку платформы на всём пути — от гипотезы до проверки. Компания надеется, что человеческая любознательность и вычислительная мощь ИИ вместе ускорят научные открытия.
Источник: www.qbitai.com
Поделиться