AI в науке и исследованиях
AI-агенты как лаборант и напарник исследователя: литобзор с цитатами, генерация и проверка гипотез, анализ данных в песочнице, многоагентная оркестрация, валидация и этика. Для учёных, аспирантов, R&D и аналитиков
Это трек про то, как AI-агенты помогают вести исследование: находить и разбирать литературу с цитатами, генерировать и проверять гипотезы, писать и исполнять код для анализа данных, оформлять выводы в проверяемый отчёт. Мы учим не «ИИ вместо учёного», а напарника под контролем человека (human-on-the-loop).
Главная сквозная мысль трека — скепсис и воспроизводимость. Любой результат агента это черновик-гипотеза, который требует независимой проверки. Мы показываем конкретные инструменты 2026 года, разбираем, где они ошибаются, и даём рубрики, по которым находку можно оценить честно.
Подойдёт, если вы
- Учёный, аспирант или научный сотрудник
- Работаете в R&D-отделе или лаборатории
- Аналитик данных, биоинформатик, хемоинформатик
- Преподаватель вуза или научный библиотекарь
- Хотите ускорить рутину, не теряя достоверность
Что будет внутри
- Что такое AI Scientist и чем он не является
- Литобзор и доказательный QA с цитатами
- Генерация гипотез и критика выводов
- Анализ данных и безопасная песочница для кода
- Многоагентные системы, Agent Skills, MCP
- Валидация по ScholarEval, этика и оформление
Что нужно для старта
- Базовый Python и умение работать в терминале
- Своя научная или аналитическая задача
- Компьютер с браузером, доступ к API или Ollama
- Курс бесплатный, регистрация не нужна
История обновлений
last update 26 августа 2026- 26 августа 2026Проверено 26 августа 2026
- Модели: Claude Opus 5 / Sonnet 5, GPT-5.6 Sol и Terra, Gemini 3.1 Pro; локально Qwen3.8-27B, не GLM-5.2:cloud и не Kimi K2.6
- Elicit: Basic бесплатно, Pro $49/мес при годовой оплате; Consensus Pro $20/$144 год; SciSpace Premium $12 при годе; Scite Basic $20 / Pro $50, 1.6 млрд цитат
- Платформа Crow/Falcon/Owl/Phoenix уехала в Edison Scientific; FutureHouse остаётся некоммерческой лабораторией
- Scientific Agent Skills v2.64.0, 163 навыка, ~34.6k звёзд; EvoScientist ~4.5k / v0.2.8; Kosmos по-прежнему alpha 0.2.0 и не воспроизвёл 79.4%
- BioAgents на GitHub архивирован 15.06.2026, продукт — BIOS; добавлены K-Dense BYOK и статья Sakana в Nature (26.03.2026), v3 нет
- 29 мая 2026Запуск трека
- 7 модулей, 18 уроков для учёных, аспирантов, R&D и аналитиков данных
- AI-агенты как лаборант: литература, гипотезы, эксперимент, валидация, оформление
Раздел A · С чего начать
Что умеет и чего не умеет AI-исследователь, где в научном цикле место агента и как реально запустить инструменты из России
Раздел B · Рабочий цикл исследователя
Литература и доказательная база, генерация и критика гипотез, анализ данных и безопасное исполнение кода — от вопроса до первого воспроизводимого результата
Литература и доказательная база
Как получать ответы по научным статьям с цитатами и проверять их, собирать систематический обзор силами агента и отличать поддерживающую цитату от упоминающей с помощью Smart Citations
Гипотезы и планирование экспериментов
Как агент помогает генерировать и ранжировать тестируемые гипотезы по принципу турнира Google AI co-scientist и как научить агента и себя оспаривать собственные выводы
Данные, код и эксперимент
Как агент анализирует данные воспроизводимо, почему его код нельзя запускать «как есть» и как собрать сквозной доменный пайплайн в своей области
Раздел C · Системы, валидация и проект
Многоагентная оркестрация и Agent Skills, формальная валидация находок и этика, сквозной проект от вопроса до отчёта с обязательной ручной проверкой
Многоагентные системы и оркестрация
Как устроены multi-agent системы для науки: роли субагентов на примере EvoScientist и Kosmos, навыки Agent Skills и MCP, персистентная память и компрессия контекста для работы с тысячами статей
Валидация, этика и оформление
Как формально оценить качество вывода агента по рубрике ScholarEval, чек-лист ответственного использования ИИ в науке и как сдать аккуратный проверяемый артефакт — статью, постер или слайды
Сквозной проект
Капстоун трека: собрать всё вместе в одном мини-проекте от научного вопроса до отчёта с цитатами, с обязательной ручной проверкой, и осознать границы автономии агента