Искусственный интеллект окончательно перестал восприниматься как обособленная технология и трансформировался в универсального помощника для решения прикладных научных задач. Эксперты прогнозируют, что грядущий 2026 год станет периодом масштабной экспансии нейросетевых алгоритмов и интеллектуальных инструментов как в академическую химическую науку, так и в реальное промышленное производство.
Академик РАН Валентин Анаников выделяет три ключевых вектора развития отрасли в будущем году. Первый тренд, названный «ИИ-химизацией», подразумевает массовое включение интеллектуальных инструментов в грантовые заявки и исследовательские проекты. Второе направление — «ИИ-импактизация» — нацелено на использование нейросетей для повышения качества и значимости научных публикаций. Третий вектор, «ИИ-драйв», предполагает форсированное внедрение цифровых решений непосредственно в практическую деятельность и индустрию.
Особые надежды ученые возлагают на способность искусственного интеллекта решать проблему так называемых «спящих» и «потерянных» данных — огромных массивов экспериментальной информации, которая годами оставалась невостребованной. Современные алгоритмы уже сейчас позволяют улучшить качество анализа сырых сигналов с приборов в десять раз, а скорость обработки профильной литературы — в две тысячи раз, что открывает принципиально новые возможности для химических открытий.
Эти перспективы широко обсуждались на двух крупных профильных мероприятиях, прошедших на базе Института органической химии РАН. Второй форум «Искусственный интеллект в химии и материаловедении» собрал ведущих мировых и российских ученых, включая профессора «Сколтеха» Артема Оганова и директора ИСП РАН Арутюна Аветисяна, которые делились опытом внедрения передовых технологий в исследовательские процессы.
Параллельно состоялся форум, организованный Минпромторгом при поддержке Минобрнауки, посвященный цифровизации химической отрасли в контексте научно-технологического развития. Мероприятие объединило представителей государства, науки и бизнеса с целью выработки конкретных предложений по ускорению внедрения искусственного интеллекта в новые технологические циклы отечественной промышленности.