Инструменты ИИ для научных исследований

Современные языковые модели (LLM) открывают новые возможности для исследователей, упрощая работу с текстами, анализ данных и генерацию научных гипотез. На этой странице собраны инструменты на основе искусственного интеллекта, которые помогут вам в написании статей, поиске литературы, обработке экспериментальных данных и других задачах. Узнайте, как интегрировать LLM в свою научную работу и повысить продуктивность исследований.

Для использования продвинутых версий некоторых моделей необходима регистрация, авторизация или оформление подписки

Модели для широкого спектра задач

ChatGPT-4o | openai.com/gpt-4o

Улучшенная версия с расширенными возможностями для научных задач
Более глубокое понимание научной терминологии и концепций
Способность анализировать и интерпретировать данные

Claude 3 Opus | claude.ai

Модель с глубоким пониманием научных текстов
Высокая точность в обработке сложных научных концепций
Возможность работы с длинными документами (до 200K токенов)

DeepSeek | deepseek.com

Поддержка программного кода и технической документации
Обработка научных текстов и генерация аналитических описаний
Возможность локального развёртывания (DeepSeek Coder, DeepSeek-VL)

Perplexity AI | perplexity.ai

Поисковая система с ИИ
Автоматическое цитирование источников из научных баз данных
Помогает в обзоре литературы по социальным наукам

GigaChat | giga.chat

Российский ИИ с поддержкой научного языка
Поддержка русского языка, генерация академического текста
Реферирование, структурирование и аналитика

YandexGPT | yandex.ru/chat

Модель от Яндекса для анализа и генерации научного контента.
Анализ социально-экономических данных
Работа с терминологией, подготовка презентаций
Ограничения: слабее в мультимодальности

Мультимодальные исследовательские модели

Инструменты для глубокого анализа

Инструменты для визуализации и структурирования

Модели для академического письма

Модели для анализа данных

Модели на основе теории игр

Модели на основе графов

GraphSAGE | github.com/williamleif/GraphSAGE

Индуктивная модель для представления узлов в графах
Эффективно работает с большими графами и новыми узлами
Научная статья https://arxiv.org/abs/1706.02216

Graph Convolutional Networks (GCN) | github.com/tkipf/gcn

Обобщение свёрточных нейронных сетей для работы с графовыми данными
Научная статья https://arxiv.org/abs/1609.02907

Graph Attention Networks (GAT) | github.com/PetarV-/GAT

Использует механизм внимания для взвешивания соседних узлов
Научная статья (https://arxiv.org/abs/1710.10903)

DGL (Deep Graph Library) | dgl.ai/, github.com/dmlc/dgl

Библиотека для создания и обучения моделей на основе графов
Поддерживает PyTorch, MXNet и TensorFlow

PyTorch Geometric | pytorch-geometric.readthedocs.io/, github.com/pyg-team/pytorch_geometric

Библиотека для глубокого обучения на графах в PyTorch

Neo4j Graph Data Science Library | neo4j.com/, github.com/neo4j/graph-data-science

Библиотека алгоритмов машинного обучения для графовых баз данных

OGB (Open Graph Benchmark) | ogb.stanford.edu/, github.com/snap-stanford/ogb

Набор эталонных тестов для моделей на основе графов

GraphNets (DeepMind) | github.com/deepmind/graph_nets

Библиотека для построения графовых нейронных сетей в TensorFlow
Научная статья https://arxiv.org/abs/1806.01261

TigerGraph ML Workbench | tigergraph.com

Инструмент для создания графовых ML-моделей на базе графовой базы данных

Spektral | graphneural.network, github.com/danielegrattarola/spektral

Библиотека для графовых нейронных сетей в Keras

Модели для социально-экономических исследований

Модели для гуманитарных исследований

Модели для химико-биологических исследований

Модели в области дизайна

Инструменты для интеграции с научными базами данных

Dimensions AI | dimensions.ai

Интегрированная платформа для поиска и анализа научных публикаций
API для программного доступа к публикациям
Инструменты для наукометрического анализа и визуализации данных
Визуализация связей между исследователями, организациями и темами
Документация API docs.dimensions.ai/dsl/

Semantic Scholar API | semanticscholar.org/product/api

Доступ к более чем 200 млн научных статей
Использование ИИ для анализа цитирований и связей между публикациями
Бесплатный API с ограничениями по количеству запросов

Scopus API | dev.elsevier.com/sc_apis.html

Программный доступ к крупнейшей базе рецензируемых публикаций
Расширенные возможности поиска и фильтрации
Требуется институциональная подписка
Документация dev.elsevier.com/documentation/ScopusSearchAPI.wadl

Web of Science API | developer.clarivate.com/apis/wos

Доступ к коллекции Web of Science
Расширенные метрики цитирования
Требуется подписка

Crossref API | crossref.org/services/metadata-delivery/

Открытый доступ к метаданным научных публикаций
Информация о DOI, цитированиях, авторах
Полностью бесплатный
Документация github.com/CrossRef/rest-api-doc

CORE API | core.ac.uk/services/api , github.com/oacore/api

Доступ к крупнейшему агрегатору открытого доступа
Более 210 млн статей из более чем 10,000 журналов
Бесплатный базовый доступ

Qwen2.5 VL (Vision-Language) | github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL

Мультимодальная модель искусственного интеллекта от Alibaba, которая представляет значительный интерес для ученых в гуманитарной и социально-экономической сферах.
Мультимодальный анализ
Применение в социальных исследованиях
Гуманитарные исследования
Возможности для контент-анализа

Elicit | elicit.org

Автоматический поиск и анализ научной литературы
Извлечение ключевых данных из статей и их структурирование

Connected Papers | connectedpapers.com

Визуализация связей между научными работами
Выявление ключевых работ и авторов в конкретной области

Библиотеки для работы с научными данными

Интегрированные решения для исследователей

Модели и платформы AutoML

Открытые решения

Auto-sklearn | automl.github.io/auto-sklearn

Автоматизированная система машинного обучения на базе scikit-learn
Автоматический выбор алгоритмов и оптимизация гиперпараметров
Мета-обучение на основе предыдущих задач

TPOT | epistasislab.github.io/tpot

Оптимизатор конвейеров машинного обучения с использованием генетического программирования
Автоматически исследует тысячи возможных конвейеров
Генерирует Python-код для лучшего найденного решения

H2O AutoML | h2o.ai

Автоматизированная платформа для создания множества моделей с разными алгоритмами
Стекинг для повышения производительности
Доступна как в открытой версии, так и в корпоративной (H2O Driverless AI)

AutoGluon | auto.gluon.ai

Библиотека от Amazon для автоматизации машинного обучения
Поддерживает табличные данные, компьютерное зрение и обработку текста
Многоуровневый стекинг моделей для повышения точности

MLBox | mlbox.readthedocs.io/en/latest

Библиотека для автоматизации конвейеров машинного обучения
Включает предобработку данных, оптимизацию и прогнозирование
Поддержка утечки данных и дрейфа распределения

Коммерческие платформы

Google Cloud AutoML | cloud.google.com/automl

Набор продуктов для создания моделей без опыта в ML
Включает AutoML Tables, Vision, Natural Language, Translation и Video
Интеграция с другими сервисами Google Cloud

Microsoft Azure AutoML | azure.microsoft.com/en-us

Автоматизированное машинное обучение в экосистеме Azure
Поддержка классификации, регрессии и прогнозирования временных рядов
Объяснимость моделей и интерпретация результатов

DataRobot | datarobot.com

Комплексная платформа для автоматизации процессов машинного обучения
Автоматическая инженерия признаков и выбор моделей
Расширенные возможности для MLOps и развертывания

Amazon SageMaker Autopilot | aws.amazon.com/sagemaker/autopilot

Автоматизированное машинное обучение в экосистеме AWS
Автоматическая предобработка данных и выбор алгоритмов
Генерация ноутбуков с исполняемым кодом для обучения

Специализированные решения

Ludwig | ludwig.ai

Фреймворк от Uber для обучения моделей без кода
Декларативный подход на основе конфигурационных файлов
Поддержка различных типов данных и задач

PyCaret | pycaret.org

Библиотека Python с низким уровнем кода для AutoML
Упрощенный рабочий процесс для классификации, регрессии, кластеризации
Интеграция с другими библиотеками и инструментами визуализации

Featuretools | featuretools.com

Фреймворк для автоматической инженерии признаков
Использует технику Deep Feature Synthesis
Может использоваться в сочетании с другими AutoML инструментами

Auto-PyTorch | github.com/automl/Auto-PyTorch

AutoML фреймворк для нейронных сетей на базе PyTorch
Автоматический поиск архитектуры и гиперпараметров
Поддержка мультимодальных данных

FLAML | github.com/microsoft/FLAML

Быстрая и экономичная автоматизированная библиотека машинного обучения от Microsoft
Оптимизирована для эффективного использования вычислительных ресурсов
Адаптивный поиск алгоритмов и гиперпараметров

AutoKeras | autokeras.com

Библиотека на основе Keras/TensorFlow
Автоматический поиск архитектуры нейронных сетей
Простой интерфейс
Поддержка различных типов данных
Предварительно определенные структуры
Интеграция с экосистемой TensorFlow

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.

Контакты

Центр трансфера и управления социально-экономической информацией