Blue Sky Research — это конкурс исследовательских проектов среди молодых ученых, которые используют технологии искусственного интеллекта для решения научных задач во фронтирных областях. Он проводится Фондом поддержки инноваций и молодежных инициатив Санкт-Петербурга (партнерами конкурса выступают Центр стратегических разработок «Северо-Запад» и ассоциация «Искусственный интеллект в промышленности»).

Под термином Blue Sky Research («исследование голубого неба») понимают научные направления, в которых реальное применение результатов работы может быть не видно сразу. Именно поэтому, как правило, такие исследования считают высокорисковыми. Как подчеркивает директор Фонда инициатив Санкт-Петербурга Сергей Салкуцан, цель конкурса ― поддержать такие работы и молодых научных лидеров, а также способствовать разработке технологических продуктов и формированию межуниверситетских команд.

«Мы предполагаем, что основные прорывы могут возникнуть на стыке определенных направлений, поэтому нам было важно объединить профессионалов в химии, биологии и медицине. А чтобы придать им ускорение в развитии научных интересов, мы предложили ученым использовать технологии искусственного интеллекта и объединиться из разных организаций и направлений», — рассказал он.

В основе конкурса ― модель совместной работы ученых, которые делятся на две роли: «научного заказчика» и «научного исполнителя». Первые занимались предложением научных идей для проектов, постановкой гипотез, управлением командой и оценкой результатов работы. Вторые ― непосредственно решали конкретную научную задачу.

В течение девяти месяцев командам ученых нужно было развить концепции своих проектов до реальных прототипов. Итоги работы они презентовали в финале конкурса представителям научного сообщества, власти и бизнеса. А чтобы помочь молодым исследователям пройти все этапы конкурса, организаторы подготовили специальную программу. В нее вошла школа PI ― ее экспертом выступил директор мегафакультета трансляционных информационных технологий ИТМО Александр Бухановский, который рассказал, как использовать искусственный интеллект для решения научных задач. А также школа научной коммуникации и личного бренда ученого Blue Sky PR, где студенты магистратуры по научной коммуникации и эксперты Центра научной коммуникации ИТМО консультировали участников, как работать над стратегией продвижения научных брендов вместе с научными коммуникаторами, чтобы об их исследованиях узнало как можно больше людей.

«В рамках "Blue Sky PR: новые имена в науке" мы обсуждали с учеными стратегии их продвижения, а еще анализировали их представленность в информационном и научном поле. Для нас особенно важно рассказывать захватывающие истории про исследования научных групп и вдохновлять их на проактивную коммуникацию. Здорово, что благодаря Фонду у финалистов появилась возможность реализовать собственные коммуникационные стратегии и проекты, а также усилить свое присутствие в медиа», ― рассказала директор Центра научной коммуникации ИТМО Дарья Денисова.

Какие проекты стали лучшими

Инженеры химико-биологического кластера SCAMT Никита Серов и Даниил Кладько разработали цифровую платформу для предсказания физико-химических свойств магнитных наноматериалов. Одно из наиболее известных применений таких материалов — МРТ и магнитная гипертермия при лечении онкологических заболеваний. Но создать наноматериалы с конкретными свойствами можно только экспериментальным путем, а это требует много времени и сил. Решение ученых SCAMT позволит химикам-материаловедам задавать нужные параметры частиц и условия эксперимента в специальном шаблоне, а платформа выведет предсказанные значения.

«Во-первых, мы хотим сделать платформу удобной для разных пользователей, чтобы ей могли пользоваться люди, которые занимаются "мокрой" химией, но при этом не обладают достаточными знаниям об искусственном интеллекте. Также мы хотим добавить больше данных и оптимизировать дескрипторы, — отметил Даниил Кладько. — В будущем мы сможем предложить свою разработку фармакологическим компаниям. Они также могут использовать ее, чтобы создавать наноструктурированные лекарства на основе магнитных наночастиц».

Другая команда, в которую вошла директор Научно-образовательного центра инфохимии ИТМО Екатерина Скорб, ведущий научный сотрудник центра Евгений Смирнов, научный сотрудник Мария Масалович и инженер Тимур Алиев из лаборатории интеллектуальных технологий в инфохимии, предложила графическое приложение, которое качественно и количественно определяет наличие ряда антибиотиков в сухом молоке на основе вольтамперных характеристик образцов. Дело в том, что молоко с высокой концентрацией антибиотиков невозможно использовать в производстве кисломолочных продуктов. Поэтому производители и поставщики заинтересованы в том, чтобы быстро и точно определить характеристики сырья. В отличие от существующих методов новая разработка позволит провести исследование в любом месте и за 15 минут узнать, есть ли антибиотики в смеси и к каким из 16 препаратов они относятся. Проект ученых стал не только лучшим в конкурсе, но и получил награду «Лучшая научная команда по мнению экспертного совета Blue Sky Research».

«Электрохимическая сенсорная платформа пригодится для определения качественных и количественных показателей антибиотиков в разных областях. Сейчас мы затронули сельское хозяйство и пищевую индустрию, но такая базовая технология подойдет и для решения задач в медицине, нефтеперерабатывающей отрасли и так далее, — рассказала Екатерина Скорб. — К тому же мы начинали с определения пяти антибиотиков, сейчас мы работаем с 16 антибиотиками, а в будущем мы сможем расширить линейку до 78 препаратов и в дальнейшем перейти на определение гормонов».

Инженеры SCAMT Юлия Разливина и Ольга Капустина вместе с Никитой Серовым представили SeQuant — нейросеть, которая создает химические цифровые образы биополимеров. Работает всё так: нейронная сеть на входе получает информацию о реагентах и продуктах реакции (сгенерированных дескрипторах, взвешенных графах, Кулоновских матрицах и так далее), а выдает белковую последовательность или последовательности, состоящие из нескольких цепей, если речь идет о ферментах.

«Сейчас трудно получить сложную молекулу в одну стадию. Как правило, это происходит не за один раз, в результате чего выход продукта получается небольшим или не получается вообще ничего. В свою очередь, если мы можем подобрать белок под заданную реакцию, это позволит нам провести сложную многоступенчатую реакцию в одну стадию. Главная задача нашего проекта — показать компьютеру, что белок — это не просто нули и единицы, а набор химической информации. Сейчас мы работаем над улучшением модели, а дальше будем подстраивать ее под конкретные задачи индустрии — например, в перспективе ее можно будет применять для оптимизации производства пищевой промышленности или изучения свойств неизвестных биополимеров», — объяснила Ольга Капустина.

Также Юлия Разливина и Ольга Капустина работали над другим проектом — нейросетью-фармацевтом. На основе информации о лекарствах, одобренных Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA), и транскриптомных данных о заболевании разработка должна помочь медицинским химикам генерировать новые лекарственные средства. Предполагается, что технологии искусственного интеллекта смогут помочь ускорить разработку лекарств, уменьшить количество требуемых ресурсов, а также снизить вероятность, что лекарство-кандидат провалится на последних стадиях испытания.

«За этот год мы собрали огромную базу данных с биологическими и химическими данными о болезнях. В итоге у нас появилось два прототипа моделей генерации лекарственных молекул и одна вспомогательная — для работы с биологическими данными. В этом и состоит особенность нашей работы — оба набора данных позволяют создавать лекарства практически под любое заболевание независимо от его природы. Дальше мы должны собрать все модели воедино, проверить их сначала на известных заболеваниях, а затем на редких. После мы проверим сгенерированные молекулы с точки зрения физико-химических и фармакологических параметров, чтобы в итоге перейти к синтезу, тестам на животных и людях», — подчеркнула Ольга Капустина.

Также в финале Blue Sky Research эксперты конкурса выделили проекты других научных команд. Среди них:

• Вычисление функционала плотности (DFT)  с помощью нейроморфных сетей. Проект представлял Михаил Медведев — руководитель группы теоретической химии (№24) в Институте органической химии РАН и приглашенный доцент ИТМО. Также коллектив получил награду «Лучшая научная команда по мнению Фонда поддержки инноваций и молодежных инициатив Санкт-Петербурга».
• Разработка информационной интеллектуальной системы прогнозирования заболевания инфаркта миокарда с использованием методов искусственного интеллекта.
• Проект по улучшению разрешения микроскопических изображений с помощью деконволюции (обратной свертки) и функции рассеяния точки, которую вычислили методами машинного обучения.
• Система сбора данных «роя» инфракрасных газовых CO датчиков для экомониторинга окружающего воздуха.
• Проект, посвященный анализу изображений опухолей центральной нервной системы и их дифференциальная диагностика с помощью искусственного интеллекта.
• Интеллектуальный миниспектрометр для характеризации продуктов питания.

Все победители конкурса получили дипломы, статуэтки научных заказчиков и научных исполнителей и новогодние пожелания, созданные искусственным интеллектом. Также команды, которые прошли все этапы конкурса (формирование команд, создание прототипа и его презентация экспертам), разделили общий призовой фонд — 15 миллионов рублей.