Максим Поляков: химия без данных больше невозможна — как ИИ меняет научные исследования и инженерное образование

𝓲

Фото: Личный архив Максима Полякова

О том, как ИИ используется в современных химических исследованиях и обучении будущих инженеров, рассказал Максим Поляков — кандидат химических наук (PhD в области химии), исследователь и преподаватель вуза с более чем 15-летним опытом работы в области неорганической и физической химии.

Максим, вы работаете в фундаментальной области — химии. Почему сегодня её всё чаще обсуждают в контексте ИТ и искусственного интеллекта?

Максим Поляков: Современная химия давно перестала быть исключительно «пробирочной» наукой. Практически любое исследование сегодня сопровождается большим объёмом экспериментальных данных — спектры, кинетические кривые, термодинамические параметры, результаты моделирования. Работа с такими массивами информации требует цифровых инструментов, а элементы искусственного интеллекта становятся логичным развитием классических методов анализа.

В каких направлениях химии это особенно заметно?

Максим Поляков: В первую очередь — в физической и неорганической химии, где изучаются сложные системы с большим числом взаимосвязанных параметров. Здесь ИИ и методы машинного обучения позволяют быстрее выявлять закономерности, оптимизировать условия экспериментов и делать более обоснованные прогнозы свойств веществ и материалов.Создатели ALT Linux – о сложной судьбе свободного ПО, роли Максута Шадаева и сделке с «Ростелекомом». Подкаст TAdviser 17.4 т

Используете ли вы подобные подходы в своей научной работе?

Максим Поляков: Да, в исследовательской практике всё чаще применяются цифровые методы обработки и анализа данных. Речь идёт о статистическом анализе, регрессионных моделях, кластеризации экспериментальных результатов, а также о применении программных инструментов для визуализации и интерпретации данных. Это позволяет повысить воспроизводимость исследований и точность научных выводов.

Можно ли говорить о реальной пользе ИИ для химика-исследователя?

Максим Поляков: Безусловно. ИИ не заменяет химика, но помогает ему принимать более обоснованные решения. Например, предварительный анализ данных позволяет сократить количество повторяющихся экспериментов, сосредоточиться на наиболее перспективных направлениях и быстрее переходить от гипотезы к проверке. Для фундаментальной науки это критически важно.

Насколько важно владение цифровыми навыками для современного химика?

Максим Поляков: Сегодня это уже базовая компетенция. Современный специалист должен уметь работать с экспериментальными данными, понимать принципы моделирования и использовать цифровые инструменты анализа. Это особенно актуально для молодых исследователей, которые будут работать на стыке химии, инженерии и ИТ.

Вы также активно занимаетесь преподаванием. Как цифровые технологии и ИИ отражаются на образовательном процессе?

Максим Поляков: В преподавании эффект цифровизации заметен очень сильно. Я работаю со студентами как в очном, так и в дистанционном формате, и всё чаще использую цифровые материалы, симуляции и анализ реальных экспериментальных данных. Элементы ИИ применяются для адаптации учебного контента, структурирования сложных тем и анализа типичных ошибок студентов.

Меняется ли подход к подготовке инженеров и химиков?

Максим Поляков: Да, происходит постепенный переход от запоминания формул к пониманию процессов и работе с данными. Студенты учатся не просто повторять эксперимент, а анализировать результаты, делать выводы и понимать ограничения используемых моделей. Такой подход формирует системное и междисциплинарное мышление.

Как реагируют студенты на внедрение таких инструментов?

Максим Поляков: В целом очень позитивно. Использование цифровых и ИИ-инструментов делает обучение более наглядным и прикладным. Студенты начинают воспринимать химию как современную высокотехнологичную область, а не исключительно теоретическую дисциплину.

Вы активно публикуетесь и участвуете в научных проектах. Как цифровизация влияет на качество исследований?

Максим Поляков: Я считаю, что использование цифровых методов позволяет ускорить обработку получаемых экспериментальных данных, проводить их анализ с помощью независимого инструмента — ИИ, что, безусловно, повышает качество исследований и в ряде случаев позволяет формулировать более точные выводы. Это и делает результаты востребованными как в академической среде, так и в прикладных направлениях.

Как вы видите будущее химии в ближайшие годы?

Максим Поляков: Я убеждён, что будущее химии связано с дальнейшей интеграцией ИТ и искусственного интеллекта. Эксперимент, теория и данные всё больше объединяются в единую систему. Это ускоряет научные открытия, повышает качество образования и позволяет готовить специалистов нового поколения, способных эффективно работать в условиях цифровой экономики.

Автор: Дмитрий Каминский