В эпоху стремительного технологического прогресса искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью научных исследований по всему миру. Одним из ярких примеров внедрения ИИ в лабораторную среду является инновационный проект VISION — виртуальный научный компаньон, созданный учеными Национальной лаборатории Брукхейвена (Brookhaven National Laboratory) при поддержке Министерства Энергетики США. Этот голосовой AI-инструмент призван устранить рутинные барьеры и повысить эффективность работы исследователей на специализированных установках, в частности на синхротронных лучах NSLS-II (National Synchrotron Light Source II). VISION отличается своей способностью воспринимать и обрабатывать естественный язык, управлять сложными экспериментальными установками и анализировать полученные данные, что революционизирует взаимодействие ученых с приборами и способствует ускорению научных открытий. Проект реализован в Центре функциональных наноматериалов (CFN) Брукхейвенской лаборатории при тесном сотрудничестве с учеными и операторами экспериментальных линий NSLS-II.
Самое важное преимущество VISION — это возможность для пользователя формулировать свои запросы доступным простым языком, без необходимости владения специализированным техническим жаргоном. Независимо от того, хочет ли исследователь настроить прибор, запустить серию измерений или проанализировать результаты — достаточно озвучить эти задачи голосом, и AI-компаньон сразу приступит к их выполнению. Такой подход кардинально сокращает время на освоение сложного программного обеспечения и настройку оборудования, позволяя ученым сконцентрироваться на интерпретации данных и формулировке гипотез. Технологическое ядро VISION базируется на современных больших языковых моделях (LLM), подобных применяемым в популярных чат-ботах. Команда разработчиков использовала архитектуру, включающую несколько «когов» — отдельных когнитивных блоков, каждый из которых отвечает за определенную функцию: распознавание, генерацию команд, анализ информации.
Это модульное решение позволяет гибко адаптировать ассистента под конкретные задачи и приборы, а также масштабировать систему для работы с несколькими экспериментальными линиями одновременно. Все вычисления происходят на мощном сервере HAL, оптимизированном для работы с AI через графические процессоры, что обеспечивает молниеносную обработку данных и генерацию кода для управления оборудованием. VISION уже успешно продемонстрировал свои возможности на экспериментальной линии Complex Materials Scattering (CMS) в NSLS-II, где впервые была реализована голосовая команда для управления рентгеновским рассеянием. Такой опыт подтвердил эффективность системы и её потенциальное влияние на исследовательскую работу, а также открыл горизонты для расширения функционала AI-компаньона на другие установленные и будущие приборы. По словам разработчиков, дальнейшая цель — тесный диалог с научным сообществом для выявления наиболее востребованных функций и создания по-настоящему удобного и надежного инструмента, который станет неотъемлемой частью лабораторного оборудования.
Развитие VISION обусловлено стремлением устранить узкие места в процессе использования высокотехнологичных приборов и сократить время на подготовку экспериментов. Ведь в настоящее время многие ученые вынуждены тратить значительные ресурсы на освоение специфических программных интерфейсов и сложных протоколов, что отнимает драгоценное время от анализа и интерпретации результатов. Особенно это важно для высоко нагруженных синхротронных источников, где конкуренция за время работы на оборудовании высока, а продуктивность исследований напрямую зависит от скорости и качества проведения экспериментов. Использование естественного языка в качестве основного интерфейса взаимодействия делает VISION не просто инструментом, а помощником, способным воспринимать сложные запросы и преобразовывать их в точные команды для оборудования. Кроме того, возможность голосового управления ускоряет рабочий процесс, позволяя параллельно работать с образцами и контролировать настройку приборов без необходимости отвлекаться на набор текста.
Такая интеграция AI открывает новые возможности для расширения автоматизации научных экспериментов, включая внедрение автономных экспериментов, роботизированных систем и комплексного анализа данных в реальном времени. Важным аспектом проекта является перспектива его постоянного совершенствования и интеграции с развивающимися технологиями. Его модульная архитектура предусматривает быструю замену или обновление отдельных компонентов с внедрением более совершенных моделей AI и новых функций. Это позволит системе соответствовать требованиям современной науки и обеспечивать поддержку всех новых возможностей исследовательского оборудования. Помимо технического прогресса, VISION отражает идейный сдвиг в понимании взаимодействия человека и машины в научных исследованиях.
Команда Брукхейвена представляет себе будущее, где ученые и AI-системы работают в синергии, каждый дополняя друг друга: искусственный интеллект освобождает исследователей от рутинных задач и расширяет их творческие возможности, а люди сохраняют контроль, критическое мышление и способность делать научные открытия. Образ такого сотрудничества уже прозвали «научным экзокортексом» — расширением интеллектуальных возможностей человека, доступным через разговор с AI. Примером такой интеграции является идея создания сети связанных AI-ассистентов, которые смогут координировать работу потоков данных, оптимизировать планирование экспериментов, предлагать гипотезы и даже участвовать в проектировании новых материалов и технологий. VISION — первый шаг на этом пути, задающий стандарты гибкости, удобства и эффективности AI-инструментов в реальных исследовательских условиях. Поддержка проекта со стороны Министерства Энергетики США, а именно программы Early Career Award и ведомства Office of Science, подчеркивает важность и перспективность развития искусственного интеллекта в научной инфраструктуре страны.
Национальная лаборатория Брукхейвена, будучи одним из крупнейших исследовательских центров, активно внедряет передовые технологии для решения актуальных задач в физике, химии, биологии и материаловедении. Перспективы VISION выходят далеко за рамки только одного большого национального центра. Поскольку все больше научных учреждений оснащаются сложным оборудованием и сталкиваются с необходимостью оптимизации работы исследователей, подобные AI-компаньоны могут стать новым стандартом научного сотрудничества. Они позволят масштабировать опыт и знания, существенно сократить время на обучение и в итоге увеличить скорость научных открытий в глобальном масштабе. Таким образом, VISION демонстрирует, каким образом искусственный интеллект можно интегрировать в научный процесс, значительно обогащая возможности исследователей.
Голосовой AI-компаньон, способный понимать естественный язык, управлять оборудованием и анализировать данные, превращает сложные эксперименты в более доступные и эффективные. Это революционный шаг к будущему, где наука и технологии взаимодействуют максимально гармонично, а открытия происходят быстрее и с большим числом участников, объединенных через интеллектуальные технологии. Национальная лаборатория Брукхейвена и её команда показывают, что будущее научных исследований — за интеллигентным, адаптивным и отзывчивым искусственным интеллектом, создающим новые горизонты знаний и понимания мира.
