Russian Federation
The paper discusses the possibilities of using artificial intelligence for automating scientific research. It analyzes the use of intelligent algorithms in big data processing, modeling, and decision support. The paper shows that the implementation of modern systems based on artificial intelligence technologies reduces the time required to analyze information and improves the accuracy of results. The paper also highlights the need for integrating AI into the digital infrastructure of science
artificial intelligence, automation, scientific research, big data, and the digitalization of science
Развитие цифровых технологий обусловило экспоненциальный рост объема научной информации, требующей систематизации и интерпретации. В условиях цифровой трансформации науки традиционные методы обработки данных становятся трудоемкими и недостаточно продуктивными. Применение искусственного интеллекта позволяет существенно повысить скорость анализа эмпирических данных и достоверность получаемых выводов [1].
Алгоритмы машинного обучения обеспечивают автоматическую классификацию, кластеризацию и прогнозирование на основе выявленных закономерностей. Нейронные сети демонстрируют высокую эффективность при обработке изображений, текстов и сигналов, что расширяет возможности экспериментальных исследований. Существенным преимуществом искусственного интеллекта является способность работать с неструктурированными данными, включая результаты наблюдений, публикации и базы научных цитирований [2].
Особое значение приобретает использование технологий обработки естественного языка для проведения автоматизированных обзоров литературы и выявления научных трендов. Интеллектуальные системы способны сопоставлять результаты различных исследований, формируя целостную картину предметной области. Это способствует сокращению временных затрат на подготовительный этап научной работы и минимизации субъективных факторов.
Дополнительным направлением является применение искусственного интеллекта в моделировании сложных процессов. Компьютерные модели, основанные на обучающихся алгоритмах, позволяют воспроизводить динамику систем в физике, биологии, экономике и социологии. Автоматизация вычислительных экспериментов повышает воспроизводимость результатов и прозрачность научных процедур [3].
Внедрение интеллектуальных технологий требует развития вычислительной инфраструктуры, совершенствования правового регулирования и формирования компетенций исследователей в области анализа данных. В перспективе искусственный интеллект станет не вспомогательным инструментом, а неотъемлемым элементом научной экосистемы [4].
Таким образом, использование искусственного интеллекта обеспечивает качественную трансформацию научных исследований, оптимизируя процессы обработки информации, повышая точность прогнозирования и способствуя интеграции знаний в цифровой среде.
1. Osadchuk E.V. Ob osnovnyh napravleniyah razvitiya tehnologiy iskusstvennogo intellekta kak instrumenta nauchnyh issledovaniy: stat'ya // Upravlenie naukoy: teoriya i praktika. – 2025. – T. 7, № 1. – URL: https://journals.rcsi.science/2686-827X/article/view/289764/ru_RU
2. Fok D. «Kak iskusstvennyy intellekt menyaet nauku» // Habr: sayt informacionnyh tehnologiy. – 2019. – URL: https://habr.com/ru/articles/445806/
3. Lucenko E.V. Intellektual'nyy analiz dannyh. – M.: Finansy i statistika, 2008.
4. Russkiy nauchnyy zhurnal «Iskusstvennyy intellekt» – zhurnalAI.ru: https://journalai.ru/
