Обсуждаем, как ИИ уже используется в науке — от анализа данных до предсказания сложных структур белков — и как он начинает выходить на новый уровень, где способен участвовать в формулировании гипотез.
Где проходит граница между AI как инструментом и AI как новой формой науки, сможет ли ИИ проводить исследования эффективнее людей и что в этой новой реальности останется за человеком? Отдельно говорим о том, как меняется баланс между академией и индустрией и какие навыки будут нужны исследователям в ближайшие годы.
S02E09
▶Naukka Talents – платформа для поиска талантов и найма STEM-специалистов в deep-tech и biotech проекты. Подать заявку кандидата: https://postnauka.org/link/nt_scast
Андрей Устюжанин в LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/andreyustyuzhanin/
▶︎Следите за ПостНаукой на других площадках: https://postnauka.org/link/hipolink_scast
▶Курсы от создателей ПостНауки: https://postnauka.org/link/academy_scast
▶Поддержать ПостНауку: https://postnauka.org/link/donate_scast
▶По вопросам партнерства — коммуникационное агентство ПостНаука.Specials: https://postnauka.org/link/letsdance_scast
Тайминги выпуска:
Разговор про AI и будущее науки
Искусственный интеллект в науке: риски, возможности и будущее
AI как ускоритель: автоматизация науки или искажение знаний
Nauka Talents ищет талантливых STEM-специалистов
Генеративный AI: риски и реальное применение
Машинное обучение и анализ данных в современной науке
AlphaFold и предсказательные модели: новая эра научных открытий
Нейросети как инструмент: от анализа данных к предсказанию
Генеративные модели и reinforcement learning в научных исследованиях
Может ли AI scientist формулировать научные гипотезы
AI for Science vs AI Science: будущее науки
Почему экспериментальная наука остаётся за людьми
AI-агенты и автоматизация науки: новая роль учёного
Где проходит граница между человеком и LLM в науке
Масштабы науки и ограничения искусственного интеллекта
Omni-scale подход: как AI понимает уровни реальности
Разобщённость науки и роль AI в объединении знаний
AI scientist человек или AI-агент?
Академия vs индустрия: где рождаются научные открытия
Свобода исследователя: академия или технологии будущего
Профессии будущего: какие специалисты нужны в AI-эпоху
Claude Code, LLM и другие AI-инструменты для науки
Как начать использовать AI: путь от страха к практике
