Знания в структуре: как искусственный интеллект осваивает материаловедение

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к представлению научных данных позволяет создавать более надежные и точные системы искусственного интеллекта для решения сложных задач в материаловедении.

Исследование демонстрирует, что объединение структурированных знаний (Knowledge Graphs) с большими языковыми моделями повышает точность ответов на специфические научные вопросы в области материаловедения.

Несмотря на критическую роль обзоров в материаловедении, ключевые знания часто остаются заключенными в неструктурированных текстах и таблицах, препятствуя их повторному использованию. В статье «Publishing FAIR and Machine-actionable Reviews in Materials Science: The Case for Symbolic Knowledge in Neuro-symbolic Artificial Intelligence» представлено исследование, демонстрирующее публикацию обзоров по атомно-слоевому осаждению и травлению в виде машиночитаемых данных в Open Research Knowledge Graph (ORKG). Полученные результаты подтверждают, что сочетание структурированных, кураторских знаний и больших языковых моделей повышает надежность и точность ответов на специализированные научные вопросы. Каким образом дальнейшее развитие символических слоев знаний может способствовать созданию более устойчивых и эффективных систем искусственного интеллекта в материаловедении?

Отголоски Знания: Вызовы Синтеза в Научной Литературе

Объём научных публикаций, представленных в формате PDF, достиг масштабов, затрудняющих традиционные методы обзора литературы. Ежегодно появляются миллионы новых статей, что создает колоссальную нагрузку на исследователей, стремящихся быть в курсе последних достижений в своей области. Процесс ручного анализа и систематизации такого количества информации становится не только трудоемким, но и подверженным ошибкам и упущениям. Это приводит к замедлению прогресса в науке, поскольку исследователям становится все сложнее выявлять ключевые тенденции, избегать дублирования усилий и строить на основе существующих знаний новые гипотезы. Поэтому, разработка автоматизированных систем, способных эффективно обрабатывать и анализировать научные тексты, становится критически важной задачей для современной науки.

Простой поиск по ключевым словам уже не позволяет эффективно извлекать значимые знания из постоянно растущего объема научных публикаций. Современные исследования показывают, что для понимания сложных взаимосвязей между научными концепциями необходимы методы, выходящие за рамки сопоставления отдельных слов. Необходимо учитывать контекст, семантические связи и логические отношения между идеями, представленными в тексте. Такой подход позволит выявить скрытые закономерности и построить более полную картину исследуемой области, что особенно важно для быстро развивающихся направлений науки и технологий. По сути, речь идет о переходе от поиска информации к пониманию знаний, что требует разработки новых алгоритмов и инструментов анализа текста.

Современные методы анализа научной литературы часто оказываются неспособны уловить тонкие взаимосвязи между, казалось бы, близкими понятиями, такими как атомно-слоевое осаждение (ALD) и атомно-слоевое травление (ALE). В то время как оба процесса относятся к тонкопленочной технологии и характеризуются послойным нанесением или удалением материала, их различия в механизмах и применении критически важны для полноценного понимания. Простые поисковые запросы, основанные на ключевых словах, не позволяют выявить контекст, в котором эти термины используются, и, следовательно, упускают важные детали, необходимые для построения целостной картины в области материаловедения и микроэлектроники. Это затрудняет комплексный анализ и синтез научных знаний, препятствуя прогрессу в разработке новых материалов и технологий.

Построение Семантической Основы: ORKG и Символьное Представление

Открытый исследовательский граф знаний (ORKG) представляет собой структурированную базу данных, в которой научные знания моделируются в виде взаимосвязанных сущностей и отношений. Сущности включают в себя такие элементы, как научные публикации, авторы, гены, заболевания, химические соединения и эксперименты. Отношения описывают связи между этими сущностями, например, «автор пишет статью», «ген связан с заболеванием» или «лекарство влияет на белок». Эта структура позволяет не только хранить данные, но и явно представлять знания о научных взаимосвязях, обеспечивая основу для автоматизированного анализа и логических выводов. Формат представления данных в ORKG основан на онтологиях и семантических веб-технологиях, что обеспечивает совместимость и возможность интеграции с другими знаниями.

Символьное представление знаний, основанное на явных знаниях в рамках ORKG, позволяет проводить рассуждения и логические выводы, недоступные для методов, основанных исключительно на статистическом анализе. В отличие от статистических моделей, которые выявляют корреляции на основе больших объемов данных, символьное представление оперирует четко определенными отношениями между сущностями. Это позволяет не просто находить информацию, но и делать дедуктивные заключения, например, определять, какие последствия может иметь определенное утверждение или выводить новые знания на основе существующих фактов. Такой подход особенно важен для задач, требующих объяснимости и надежности, где недостаточно просто предсказать результат, необходимо понимать причину и следствие.

Использование Открытого Исследовательского Графа Знаний (ORKG) позволяет перейти от простой локализации информации к пониманию взаимосвязей между понятиями. В отличие от традиционных методов поиска, ORKG структурирует научные знания в виде сети сущностей и отношений, что обеспечивает возможность вывода новых знаний на основе существующих. Такой подход позволяет не просто найти документы, содержащие определенные термины, но и установить логические связи между ними, выявляя скрытые зависимости и закономерности, которые недоступны при статистической обработке данных. Это способствует более глубокому анализу и осмыслению научной информации, обеспечивая контекст и позволяя формировать целостное представление о предметной области.

Нейро-Символический Искусственный Интеллект: Гармония Лучшего из Миров

Для наполнения онтологии ORKG используется извлечение информации из научных PDF-документов посредством больших языковых моделей (LLM). LLM применяются для автоматического анализа текста, идентификации ключевых сущностей, отношений между ними и последующего преобразования этих данных в формат, совместимый с онтологией. Этот процесс включает в себя не только извлечение фактов, но и нормализацию терминологии, разрешение неоднозначностей и связывание извлеченных данных с существующими элементами онтологии, обеспечивая тем самым структурированное и машиночитаемое представление научных знаний.

Интеграция больших языковых моделей (LLM) с онтологией структурированных знаний ORKG позволяет выполнять сложные запросы с использованием языка запросов SPARQL. Вместо прямого поиска по тексту, LLM использует ORKG для доступа к структурированным данным и логическим связям между ними. Это обеспечивает получение точных ответов, основанных на фактах, а не на вероятностных совпадениях, характерных для традиционного поиска по тексту. SPARQL позволяет формулировать запросы, которые точно определяют искомые сущности и отношения между ними, что повышает надежность и воспроизводимость результатов.

Наши исследования показали, что использование структурированных знаний в качестве основы для больших языковых моделей (LLM) значительно повышает их производительность при решении точных научных запросов. В ходе экспериментов было достигнуто значение до 74.2% по метрике Relative Mapping Similarity (RMS) F1 score, что демонстрирует улучшение точности и релевантности ответов по сравнению с LLM, работающими без привязки к структурированным данным. Данный показатель RMS F1 score отражает степень соответствия между предсказанными и эталонными связями в базе знаний, что является ключевым параметром оценки качества извлечения и структурирования информации.

Проверка Подхода: Обеспечение Точности и Доверия

Для количественной оценки точности результатов, полученных из SPARQL-запросов, применялась метрика относительного соответствия отображений (RMS). Полученный показатель F1-меры RMS составил 74.2%, что демонстрирует существенное превосходство над результатами, полученными с использованием только PDF-документов и языковых моделей, где аналогичный показатель составил всего 63%. Такое значительное улучшение подтверждает эффективность подхода, основанного на символьном обосновании и использовании структурированных данных для повышения точности извлечения информации и формирования машиночитаемых обзоров.

Исследования показали, что использование SPARQL-запросов, основанных на символьном обосновании, позволяет достичь теоретически максимальной точности в извлечении информации. В отличие от моделей, полагающихся исключительно на анализ текста, SPARQL-запросы оперируют структурированными данными, что обеспечивает принципиальную возможность получения абсолютно корректных результатов. Практические эксперименты подтвердили эту возможность, демонстрируя, что при использовании данного подхода значение метрики RMS F1 score достигает 100%, что свидетельствует о безупречной точности извлеченных данных и подтверждает значительное преимущество символьного подхода перед исключительно текстовыми моделями.

Для подтверждения практической ценности разработанной системы, была проведена экспертная оценка машиночитаемых обзоров. Специалисты в соответствующих областях оценили полезность полученных результатов средним баллом 4.08 из 5 возможных. Данная оценка свидетельствует о высокой степени соответствия сгенерированных обзоров потребностям пользователей и подтверждает возможность их эффективного использования для принятия обоснованных решений. Высокий балл, полученный в ходе экспертной оценки, подчеркивает, что система не просто генерирует текст, но и предоставляет действительно полезную и актуальную информацию.

Исследование демонстрирует, что интеграция структурированных графов знаний, таких как ORKG, с большими языковыми моделями значительно повышает точность ответов на узкоспециализированные научные вопросы в материаловедении. Этот подход подчеркивает важность символьных данных для создания надежного научного искусственного интеллекта. Как заметил Бертран Рассел: «Всякое знание есть в некотором смысле предсказание». Данное утверждение находит отражение в работе, поскольку создание структурированных графов знаний позволяет предсказывать и верифицировать научные факты, тем самым обеспечивая более надежные результаты и способствуя развитию системы, способной к самосовершенствованию.

Куда Ведет Дорога?

Представленная работа, как и любое исследование, лишь обозначила горизонт, а не достигла его. Системы представления знаний, в частности, онтологии, не статичны; они, подобно живым организмам, подвержены энтропии и требуют постоянной курации. Иллюзия “готового” знания — опасна. Интеграция нейросимволических подходов с графами знаний демонстрирует повышение точности, но вопрос о масштабируемости и устойчивости к неполноте данных остается открытым. Каждый нерешенный вопрос — это не ошибка, а лишь точка на кривой старения системы.

Очевидно, что будущее лежит в разработке самообучающихся систем, способных не только извлекать знания из текста, но и активно формировать и проверять их, используя экспериментальные данные. Технический долг, накопленный в виде неструктурированных данных и устаревших онтологий, рано или поздно придется оплатить. Задача заключается не в создании идеального представления знаний, а в разработке систем, способных адаптироваться к его неизбежной неполноте и эволюции.

В конечном итоге, ценность подобных исследований измеряется не столько точностью ответов на конкретные вопросы, сколько способностью формировать более глубокое понимание фундаментальных принципов материаловедения. Ибо, как известно, любая система стареет — вопрос лишь в том, делает ли она это достойно, сохраняя способность к обучению и адаптации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05051.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-09 16:44

🚀 Квантовые новости