Искусственный интеллект в науке

Здоровье человека

Несмотря на то что создание нейросетей было вдохновлено биологическими нейронами, в некоторых моментах они уступают своим естественным «прототипам». В одной из статей, опубликованной на портале «Научная Россия», мы приводили пример того, как ИИ, не понимая контекста, создавал картину с изображением лосося в реке не в виде живой рыбы, а в виде готового к употреблению продукта. Возможности машинного обучения, как правило, имеют ряд ограничений, и, как отмечал академик А.М. Сергеев на одной из тематических сессий Петербургского международного экономического форума, нельзя доверять искусственному интеллекту, если выводы, сделанные им, мы не можем понять и объяснить с точки зрения логики.

Приведем несколько примеров того, где уже сегодня с успехом применяют ИИ. Начнем с вопросов экологии. Так, в ведении Минприроды России находятся 107 заповедников, 66 национальных парков, 63 заказника. Вести учет животных или обеспечивать поимку браконьеров становится в разы проще при использовании фотоловушек, потому что многие места для людей труднодоступны. Однако для наибольшей точности информации фотоловушки ведут съемку любого движения — от падения ветки до перемещения животных или человека. Просмотр тысяч фотографий потребует от человека очень большого количества времени, но это легко можно решить с помощью программ технического зрения, в основе которых лежат нейронные сети. Такой проект ведут ученые Московского физико-технического института совместно с Минприроды России.

Получить значительную выгоду от внедрения ИИ может атомная энергия — надежный низкоуглеродный источник энергии. При объединении цифрового моделирования реальных ядерных установок с системами ИИ сложные процедуры в ядерной отрасли могут быть оптимизированы, а конструкция, производительность и безопасность реакторов улучшены. Подобная оптимизация может повысить эффективность эксплуатации и снизить затраты на техническое обслуживание.

При помощи интеллектуального зондирования стало возможным ясно и без помех увидеть Землю из космоса, а также распознавать объекты, очаги пожаров, отслеживать наводнения, что обеспечивает своевременность и точность информации, которая особенно необходима для последующего принятия решений человеком о способах реагирования на эти события.

ИИ может быть полезен в обеспечении ядерной и физической ядерной безопасности. Он может быть использован при обработке данных систем радиационного контроля для более эффективного обнаружения и идентификации ядерных и прочих радиоактивных материалов. ИИ может применяться также для анализа данных систем физической защиты и обнаружения нарушителей или аномалий, которые могут свидетельствовать о кибератаке на ядерный объект. Кроме того, интеграция ИИ в программное обеспечение, связанное со стандартами безопасности радиационной защиты, может способствовать повышению уровня защиты миллионов работников, подвергающихся профессиональному облучению в медицине, строительстве, горнодобывающей промышленности, судоходстве, сельском хозяйстве и атомной энергетике.

Исследования в области термоядерного синтеза являются областью, в которой применение ИИ приносит наибольшую пользу. Благодаря своей способности решать масштабные и сложные задачи, ИИ может способствовать проведению экспериментов и совершению научных открытий путем моделирования и имитации. Эти области применения ИИ включены в новый проект координированных исследований МАГАТЭ, рассчитанный на пять лет и направленный на ускорение исследований и разработок в области термоядерного синтеза.

Ядерная наука и исследования термоядерного синтеза

Искусственный интеллект значительно помогает и в решении задач медицины. Так, ученые из Петрозаводского государственного университета с зарубежными коллегами разработали алгоритм на базе ИИ, позволяющий оперативно определить, присутствует ли в организме человека инфекция SARS-CoV-2. Ученые из Турции сравнили 51 биомаркер — признаки, по которым можно оценить состояние организма у людей, больных коронавирусом, и здоровых людей. ИИ выделил из них 11 показателей, которые могут определить с точностью в 100%, инфицирован ли тестируемый коронавирусом. Среди этих маркеров оказались уровень холестерина и переносящих его молекул, а также количество гемоглобина в эритроцитах — красных кровяных тельцах. Примечательно также и то, что сравнение любых двух или трех из 11 показателей позволяет определить заболевшего коронавирусом с точностью до 99,8% и 99,9%. Помимо этого, в России во время борьбы с пандемией COVID-19 впервые в мире была массово применена технология автоматической обработки данных компьютерной томографии (КТ) с помощью ИИ. Это позволило уменьшить время на анализ снимков и постановку диагноза в среднем на 30%.

«Мы научили искусственный интеллект сначала фильтровать объекты, а затем их классифицировать. Следующая задача — идентификация. Это более сложный уровень, так как не все виды животных имеют сильные индивидуальные отличия. Например, для ИИ достаточно сложно различить бурых медведей. Намного проще научить различать кошачьих: у каждой особи свой неповторимый рисунок, который нейросеть “запоминает”. В итоге мы фотофиксируем жизнедеятельность каждой особи, не нарушая ее жизненный ареал. Для обучения ИИ необходима большая база данных, и такую базу для кошачьих мы уже получили от заповедника “Земля леопарда”. Скоро мы определим каждого тигра и леопарда на данной территории», — рассказал А.В. Леус, доцент кафедры радиоэлектроники и прикладной информатики ФРКТ МФТИ.

Аналогичным образом ИИ может способствовать развитию ядерной науки, технологий и применений. Использование возможностей ИИ в ядерной сфере может внести весомый вклад в решение наиболее актуальных проблем современности — от борьбы с изменением климата до обеспечения продовольственной безопасности.

Гарантии — это технические меры проверки, с помощью которых МАГАТЭ предоставляет надежные доказательства выполнения странами их юридических обязательств по использованию ядерного материала исключительно в мирных целях. С помощью таких мер, как инспекции на ядерных объектах и установках, МАГАТЭ анализирует заявленные государствами ядерные материалы и деятельность в ядерной сфере с целью выявления незаявленной деятельности.

Данные 2021 года, представленные в ходе вебинара «ИИ для атомной энергетики», подчеркивают потенциал применения ИИ для снижения эксплуатационных и ремонтных расходов АЭС. Аварийный останов турбогенератора на атомной электростанции в России обходится оператору в среднем в 1 миллион евро в день. Вместо этого, предиктивное управление с использованием ИИ может помочь инициировать плановый останов, значительно сократив расходы и количество внеплановых остановов.

Автоматизировать задачи, тем самым повышая надежность и снижая вероятность ошибок, помогает машинное обучение — процесс, в ходе которого ИИ обучается, анализируя большие объемы данных. Кроме того, ИИ обладает значительным аналитическим и прогностическим потенциалом, позволяющим контролировать процессы на электростанциях и выявлять аномалии.