Команда ЕГУ одержала победу в международном хакатоне «Firebird AI»

В рамках международного хакатона «Firebird AI» команда лаборатории фотоники и искусственного интеллекта ЕГУ удостоилась денежного приза в размере 50 000 долларов США, а также пакета на использование сервисов «OpenAI» номиналом 12 000 долларов США. Кроме того, команда получит в подарок от компании «NVIDIA» современное оборудование для продолжения своих научно-исследовательских работ. В реализации проекта-победителя приняли участие аспирант Института физики ЕГУ, исследователь лаборатории фотоники и искусственного интеллекта Арам Саргсян, а также исследователи той же лаборатории Никита Маринин и Нарек Мелоян.

Арам занимался расчетами оптических систем, интеграцией ИИ-решений и на финальном этапе конкурса представил жюри результаты проекта.

Нарек отвечал за программную архитектуру и создание среды, а также за обеспечение инструментария, необходимого для работы искусственного интеллекта, что позволило автоматизировать научно-исследовательский процесс.

Никита внес свой профессиональный вклад в проведение экспериментов с жидкими кристаллами, а также в разработку оптических и вычислительных систем.

По их словам, для участия в хакатоне было заявлено более 210 команд, из которых в следующий тур отобрали около 20. Участникам было дано 24 часа на разработку технологических прототипов для решения реальных задач с использованием инструментов искусственного интеллекта, включая «OpenAI Codex». По истечении времени команды представили и продемонстрировал свои проекты, которые были оценены жюри, в результате чего определились три команды-победителя.

Проект демонстрирует новую возможность применения ИИ в научных исследованиях: система не только анализирует данные, но и напрямую взаимодействует с физической лабораторной средой и экспериментальным оборудованием.

«ИИ-интегрированные лаборатории»: автономная исследовательская экосистема

В ходе конкурса команда представила проект «ИИ-интегрированные лаборатории» («AI Integrated Lab»). Это автономная система, которая интегрирует физико-оптическое экспериментальное оборудование лаборатории (например, камеры, объективы и т. д.) с технологической платформой «OpenAI» и другими аналогичными средами.

«Наша основная идея заключалась в том, чтобы искусственный интеллект не просто анализировал научные данные, но и напрямую работал с реальным лабораторным оборудованием и самостоятельно принимал решения о последующих экспериментах. За 24 часа мы смогли превратить эту идею в рабочую систему», — говорит Арам Саргсян.

Система решает одну из проблем, возникающих в ходе научных исследований, — длительную настройку, синхронизацию и безопасную эксплуатацию оборудования. Искусственный интеллект не только анализирует данные, но и непосредственно управляет физическими приборами и ходом исследования. 

«Мы пришли на конкурс со своей идеей и задачей, а организаторы предоставили нам соответствующую среду и инструменты. В частности, мы также использовали инструменты "OpenAI", которые помогли ускорить рабочий процесс и развить наше решение. В ходе презентации мы не только рассказали об идее, но и продемонстрировали рабочий прототип, показав жюри его реальную работу», — рассказывает Нарек.

300 экспериментов и научная статья — всего за 5 часов

За 24 часа хакатона команда не просто разработала платформу, но и применила её для решения реальной научной задачи. Системе было поручено решить сложные математические и физические задачи, имеющие практическое применение: от оптимизации загрузки GPU до управления транспортными пробками.

Ночью — всего за 5 часов и без прямого вмешательства человека — ИИ-система провела более 300 физических экспериментов, на что у людей ушли бы месяцы работы.

«Одной из самых сложных частей было связывание системы искусственного интеллекта с реальным физическим оборудованием. В результате система смогла самостоятельно управлять экспериментальным процессом и за одну ночь выполнить более 300 физических тестов», — подчеркивает Никита Маринин.

На основе полученных данных ИИ самостоятельно создал черновик научной статьи, посвященной новым методам оптимизации оптической машины Изинга.

Оборудование — преимущество и «визитная карточка» команды

По условиям конкурса наличие физического оборудования не было обязательным, однако организаторы хакатона отдавали предпочтение направлению физического ИИ (Physical AI). Команда ЕГУ представила на конкурсе и физическое оборудование — оптическую систему, включающую микрозеркальную матрицу, специальные камеры, объективы и сложные микросхемы. Вместо того чтобы предложить сугубо программное решение, команда продемонстрировала реальную интеграцию ИИ и физического оборудования, что позволило жюри увидеть систему в действии.

«Оборудование не требовалось, но преимущество отдавалось проектам, ориентированным на Physical AI — связь физического мира и искусственного интеллекта. Мы не просто создали эту экосистему, но и показали, что она способна работать и обеспечивать впечатляющие результаты», — подчеркивает Арам.

Человек и ИИ в научных исследованиях

Команда лаборатории фотоники и искусственного интеллекта ЕГУ планирует продолжать развитие этого направления, расширяя применение ИИ в научных исследованиях и автоматизируя экспериментальные процессы.

Отвечая на вопрос о том, заменит ли в итоге ИИ исследователей, они отмечают, что роль человека все равно останется ключевой.

«Даже самая лучшая ИИ-модель не смогла бы решить эту задачу, если бы не созданная нами среда и профильные знания. Человек создает идею, даёт ИИ инструментарий и задачу, а ИИ автоматизирует и многократно ускоряет процесс», — отмечает Нарек.

Хотя первые применения технологии предназначены для научно-исследовательских лабораторий, в дальнейшем она может найти применение и в производственных секторах.

Результат хакатона демонстрирует новую возможность автоматизации научно-исследовательских процессов: передовые вычислительные системы могут напрямую управлять лабораторным оборудованием, ускоряя экспериментальные процессы и научно-исследовательские работы.