Для ученых сделали голосового ИИ-помощника, который поможет быстро разобраться в сложных приборах

Ученые из Брукхейвенской национальной лаборатории Министерства энергетики США разработали и протестировали голосового помощника на базе искусственного интеллекта. Система получила название VISION (Virtual Scientific Companion) и призвана решать повседневные проблемы ученых и тем самым ускорить научные открытия. Основная задача — избавить исследователей от рутинной работы со сложным оборудованием, освобождая время для анализа и самих открытий.

Проблема заключается в том, что современное научное оборудование очень сложное. Ученые тратят много времени на его настройку и управление, что замедляет процесс исследований. Например, на синхротронных источниках света, где изучают структуру материалов, время работы очень дорого и востребовано. Любая задержка или неэффективное использование снижает научную продуктивность и увеличивает затраты.

Решением стал VISION. Это генеративный ИИ, которому можно давать команды на обычном языке голосом или текстом. Так, ученый может сказать: «Проведи измерение каждую минуту в течение пяти секунд при увеличении температуры». Система самостоятельно переведет эту команду в программный код и запустит эксперимент. Технология уже успешно протестирована на рентгеновской установке в Национальном синхротронном источнике света второго поколения (NSLS-II).

Система работает на основе больших языковых моделей (LLM), организованных в модули, или «колесики». Каждый модуль отвечает за свою задачу: один распознает команду, другой управляет прибором, третий анализирует данные. Такой модульный подход позволяет легко обновлять и масштабировать систему. Вся обработка происходит на специализированном сервере CFN под названием HAL, оптимизированном для задач искусственного интеллекта.

VISION значительно повышает эффективность использования дорогостоящего научного оборудования. Это напрямую влияет на рентабельность инвестиций в научную инфраструктуру. Ускорение экспериментов позволяет получать результаты быстрее, что критически важно для коммерческих исследований, например, в фармацевтике или материаловедении. Кроме того, система снижает порог входа для новых исследователей, которым больше не нужно тратить месяцы на изучение конкретного прибора.

В будущем команда планирует расширить использование VISION на другие научные установки. Конечная цель — создать целую экосистему ИИ-агентов, которые будут работать вместе с учеными. Это концепция так называемого научного экзокортекса — расширения человеческого интеллекта с помощью машин для генерации новых идей и совершения прорывных открытий.