18 - 20 декабря в Институте органической химии им. Н. Д. Зелинского РАН (г. Москва) прошла уникальная научная конференция-школа «Искусственный интеллект в химии и материаловедении». Конференция проводилась в рамках Научной Школы академика В.П. Ананикова, в состав научного комитета входил заведующий кафедрой Катализа НГУ академик В.И. Бухтияров.
Двое сотрудников НГУ получили приглашения выступить с пленарными лекциями. Старший научный сотрудник лаборатории глубокого машинного обучения в физических методах Института интеллектуальной робототехники НГУ, доцент кафедры химии твердого тела Факультета естественных наук, старший преподаватель Физического факультета, к.х.н. Анна Нартова (с.н.с. ИК СО РАН) выступила с докладом «Глубокое машинное обучение для анализа изображений, полученных различными методами микроскопии». В докладе была представлена платформа iOk (http://iok.nsu.ru/), которая включает набор уникальных облачных цифровых сервисов для автоматического анализа изображений с применением методов глубокого машинного обучения и искусственного интеллекта: ParticlesNN, DLgram, No Code ML. Сервисы разрабатываются с 2019 года, ими пользуется более 500 микроскопистов со всей России. Применение сервисов позволяют в десять раз снижать временные затраты на подсчет и измерение наблюдаемых на изображениях объектов. Работа поддержана грантом РНФ № 22-23-00951.
Старший преподаватель Кафедры химической и биологической физики Физического факультета НГУ, к.ф.-м.н. Вадим Яньшоле (Лаборатория протеомики и метаболомики МТЦ СО РАН) представил доклад «Рeakonly: высокоточный алгоритм обнаружения пиков в ВЭЖХ-МС данных с использованием нейросетей глубокого обучения». В своем докладе он рассказал о решении проблемы поиска пиков в данных от приборов жидкостной хроматографии с масс-спектрометрическим детектированием (ВЭЖХ-МС) при помощи глубокого машинного обучения, а именно сверточных нейронных сетей. Разработанный подход показал надежную и эффективную обработку данных от различных ВЭЖХ-МС и ГХ-МС приборов, достигая почти предельной точности обнаружения пиков в 97 %.
- Было очень интересно узнать, в каком широком диапазоне областей применения искусственного интеллекта работают исследователи в нашей стране, и это только в области химии и материаловедения! И хотя многие направления еще только зарождаются и пока представляют интерес скорее для специалистов этой области, будущий потенциал практических применений уже очевиден. Совершенно точно я буду с интересом следить за развитием технологий обработки экспериментальных данных (анализ ИК – спектров, масс-спектров и т.д.), что может сильно пригодиться мне в моей научной работе. На конференции удалось пообщаться с молодыми исследователями, которые, с одной стороны, нуждаются в поддержке сообщества в плане методической работы, с другой – им необходим контакт с потенциальными потребителями разрабатываемых технологий как для уточнения технических заданий, так и для участия в альфа-тестированиях. Таким образом, конференция выполняла не только образовательную функцию, но однозначно способствовала налаживанию коммуникаций в сообществе, работающем в области машинного обучения, и фактически формированию этого сообщества среди химиков-материаловедов. Участники не только могли показать себя (было представлено более 70 стендов, а стендовая сессия с интенсивным обсуждением затянулась до глубокого вечера), но и посмотрели на других, неожиданно обнаружив, что соратники находятся иногда намного ближе, чем казалось. Конференция показала, что область ИИ развивается в России очень интенсивно, и это нас очень радует, - сказала Анна Нартова.
.JPG)
