Открытие доступа к данным резко ускорит развитие ИИ-материаловедения в России

МОСКВА, 25 сентября. Россия сможет занять передовые позиции в ИИ-материаловедении в том случае, если передовые российские научные материаловедческие школы будут предоставлять разработчикам систем искусственного интеллекта доступ к полученным в ходе экспериментов данным. Такое мнение выразил на Мировой атомной неделе начальник управления развития перспективных технологий ИИ Сбербанка Семен Буденный.

"Существующие материаловедческие ИИ-системы развиваются на базе синтетических данных, полученных при помощи компьютерного моделирования, в результате чего получается, что ИИ повторяет результаты приблизительных теоретических расчетов. Так мы далеко не продвинемся в развитии этих технологий - нам нужен доступ к реальным данным, которые уже есть в российских материаловедческих организациях", - заявил Буденный.

Как отметил ученый, за последние несколько лет в мире было создано сразу несколько передовых систем ИИ, способных проводить материаловедческие исследования и даже создавать новые материалы. Условия для их появления есть и в России, в том числе материаловедческие школы мирового уровня и передовые специалисты в области ИИ, однако пока между ними не налажено сотрудничество в сфере обмена данными.

"Мы хотели призвать наше сообщество активнее обмениваться базами данных. Сейчас нам для обучения моделей катастрофически не хватает данных, причем эта проблема обостряется тем, что малейшие изменения в структуре моделируемых материалов часто ведут к радикальным изменениям их свойств. Пока российские материаловеды с консерватизмом и недоверием относятся к применению ИИ в данной сфере, и преодоление этого недоверия и открытие доступа к данным даст нам возможность совершить прорыв в развитии материаловедения", - отметил ученый.

С ним согласился научный руководитель ПН НТР "Материалы и технологии" госкорпорации "Росатом" Алексей Дуб. Он отметил, что проблема доступа к базам данных и обмена результатами практических экспериментов является одним из главных препятствий для развития не только материаловедческих систем ИИ, но и всей индустрии разработки композитных материалов. По его мнению, решение этой проблемы значительно ускорит развитие данной отрасли науки в России.