Топ-8 прорывов в исследованиях ИИ, которые нужно знать в 2025 году
Топ-8 прорывов в исследованиях ИИ, которые нужно знать в 2025 году
Искусственный интеллект (ИИ) продолжает развиваться с невероятной скоростью, расширяя границы науки, технологий и промышленности. От революционных архитектур моделей до инновационных стратегий безопасности и высоких энергетических затрат — вот самые свежие достижения в исследованиях ИИ и почему они важны.
1. Растущие энергозатраты на обучение ИИ
Согласно недавнему отчету, к 2028 году обучение одной крупной модели ИИ может потребовать 1–2 ГВт мощности, а к 2030 году этот показатель может достичь 4–16 ГВт. В максимальном масштабе это может потреблять почти 1% энергоснабжения США. Общий спрос на энергию для ИИ может вырасти с 5 ГВт сегодня до более чем 50 ГВт всего за несколько лет, что создаст значительную нагрузку на энергетическую инфраструктуру.
🔗 Подробнее – Axios
2. Стратегия «Глубокого незнания» для безопасного ИИ
Исследователи из UK AI Security Institute и Eleuther AI обнаружили, что фильтрация потенциально опасного биобезопасного контента из обучающих данных может повысить безопасность ИИ с минимальной потерей производительности. Этот подход увеличивает вычислительные затраты менее чем на 1%, одновременно улучшая безопасность и прозрачность.
🔗 Подробнее – Washington Post
3. Solar Pro 2 от южнокорейской компании Upstage
Корейский стартап Upstage представил Solar Pro 2 — крупную языковую модель с 30 миллиардами параметров, которая превосходит Claude 3.7 от Anthropic и GPT-4.1 от OpenAI в тестах. Это достигнуто благодаря инновационному методу обучения Depth-Up Scaling. Модель уже используется Intel и знаменует собой выход Южной Кореи в гонку глобального ИИ.
🔗 Подробнее – Financial Times
4. Darwin Monkey: прорыв в ИИ, вдохновленный мозгом
Университет Чжэцзяна разработал «Darwin Monkey» — компьютер, имитирующий работу мозга, с более чем 2 миллиардами искусственных нейронов, созданный по образцу структур и процессов мозга приматов. Это может открыть путь к созданию ИИ с большей биологической реалистичностью, что изменит способы обучения и обработки информации.
🔗 Подробнее – Times of India
5. Двойная роль ИИ в кибербезопасности
На конференциях Black Hat и DEF CON ИИ продемонстрировал свою двойственную природу: как инструмент для кибератак (автоматизированный поиск уязвимостей и создание целевых эксплойтов) и как механизм защиты (например, детектор вирусов от Microsoft, технология «цифрового двойника» от Trend Micro). Гонка вооружений между атакующими и защищающимися ИИ ускоряется.
🔗 Подробнее – Fortune
6. Ускорение исследований в области энергетических материалов и батарей
ИИ стал ключевым ускорителем в технологиях батарей и исследованиях энергетических материалов, позволяя быстрее разрабатывать решения для хранения энергии нового поколения — что критически важно для инноваций в чистой энергетике.
🔗 Подробнее – Discovery Alert
7. Поиск новых антибиотиков в древних геномах
Команда Университета Пенсильвании использовала ИИ для анализа белковых последовательностей древних микробов и вымерших видов, обнаружив потенциальные новые кандидаты в антибиотики. Этот межвременной биоинформатический подход может революционизировать поиск антимикробных препаратов.
🔗 Подробнее – University of Pennsylvania
8. Прорывы в науке с помощью ИИ
Agentic AI Scientist-v2 — автономная система ИИ для исследований, способная генерировать гипотезы, проектировать эксперименты и писать научные статьи. Она уже прошла рецензирование и была представлена на семинарах ICLR.
🔗 Читать статью – arXivAgentic AI Review — всеобъемлющий обзор автономного ИИ в химии, биологии и материаловедении, включая метрики оценки и этические вызовы.
🔗 Читать статью – arXivAlphaEvolve от DeepMind — эволюционный агент программирования, созданный на основе Gemini LLM, способный открывать и оптимизировать алгоритмы. В 50 тестовых задачах он нашел оптимальные решения в 75% случаев и превзошел существующие решения в 20%.
🔗 Узнать больше – WikipediaFutureHouse от Google — платформа с несколькими агентами ИИ для науки, автоматизирующая обзор литературы, проектирование синтеза и анализ данных.
🔗 Подробнее – MIT News
Сводная таблица
| Категория | Ключевые моменты |
|---|---|
| Энергия и эффективность | Рост энергозатрат на обучение ИИ, ускорение исследований материалов с помощью ИИ |
| Безопасность и прозрачность | Обучение «Глубокого незнания» для безопасного ИИ |
| Инновации в моделях и алгоритмах | Solar Pro 2, Agentic AI, AlphaEvolve |
| Биология и медицина | Открытие антибиотиков с помощью ИИ |
| Архитектура и безопасность | Мозгоподобный ИИ Darwin Monkey, роль ИИ в кибербезопасности |