Исследования дна озера Иссык-Куль. В 2025 году специалисты анализировали акваторию водоема с помощью БПЛА. Фото: Сергей Фадеичев
Русское географическое общество и технологическая платформа Inventorus запускают пилотный проект по применению нейросетевой модели «Никола» для поиска перспективных направлений экспедиционных исследований.
Сначала специалисты РГО загрузят в «Николу» документ с описанием географических направлений, где планируется проводить работы. При работе с файлом нейросеть будет обращаться не к случайным данным из интернета, а к собственной базе. Ресурс включает более 500 млн единиц информации: научные публикации, патенты, исследовательские отчеты. За счет этого система работает не как обычный чат-бот, а как аналитический инструмент. ИИ-ассистент проведет поиск не только по ключевым словам, но и по смыслу запроса. «Никола» сопоставляет научные публикации, выделяет пересечения тем. Система работает с материалами на 43 языках и помогает с переводом и первичной интерпретацией содержания.
— Совместная работа с РГО откроет нам новые возможности для применения интеллектуальной аналитики в науке, — отметил основатель и генеральный директор Inventorus Евгений Елфимов. — Сегодня объем научно-технической информации растет экспоненциально. ИИ помогает в разработке исследовательских программ. Важно, что проверка данных, которые выдает «Никола», строится по многоуровневой модели. Во-первых, ассистент работает с массивом мировой информации в базе данных InventoCORE (98% покрытия мировых научных знаний). Во-вторых, система позволяет соотнести выводы с конкретными материалами, на которых они основаны. Это принципиально важно для научной среды, где проверяемость важнее скорости. В-третьих, результаты ИИ-аналитики проходят экспертную оценку со стороны специалистов.
На пилотном этапе рассматриваются следующие направления применения ИИ-ассистента: арктические территории, бассейны крупных рек России и малоизученные природные экосистемы. Например, «Никола» может анализировать весь релевантный массив информации по изменениям природной среды, гидрологическим процессам, состоянию экосистем мировой Арктики.
— Важно то, что мы получим на выходе, — добавила директор Департамента экспедиционной деятельности и исследований Наталия Белякова. — Первый уровень — это релевантные материалы из проверенной научной базы: публикации, патенты, отчеты и другие документы по выбранной теме. Второй — краткие ИИ-резюме по ключевым источникам. Третий — сводный аналитический отчет, который уже 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.