Российские ученые создали модель, которая читает научную статью за минуту вместо полутора часов
Ученые из ИТМО и МГУ представили мультиагентную систему NanoMINER для автоматизированного извлечения и обработки данных из научных статей в области наноматериалов и нанозимов. Анализ статьи занимает у системы всего минуту, тогда как на ручную обработку уходит в среднем полтора часа. NanoMINER демонстрирует высокую точность до 98% и позволит ускорить исследования в материаловедении, бионанотехнологиях и других областях.
Результаты исследования опубликованы в журнале npj Computational Materials. Ключевая информация о свойствах, составе и поведении наноматериалов часто представлена в неструктурированном виде внутри статей. Ручное извлечение является крайне трудоемким и медленным процессом, затрудняющим масштабный анализ и создание баз данных. Решить эту проблему можно с помощью автоматизированных систем извлечения данных. Однако большинство существующих решений в этой области имеют ряд ограничений: работают только с текстом, требуют участия человека или не обрабатывают полные статьи.
Для решения этих ученые из ИТМО совместно с коллегой из МГУ представили систему NanoMINER, которая работает с данными о наноматериалах и нанозимах. NanoMINER обрабатывает научные статьи, включая текст, изображения и графики, используя комбинацию моделей, в частности, GPT-4o (для анализа текста и связывания информации) и YOLO (для обработки визуальных данных).
Алгоритм прост и не требует специальных знаний. Пользователю нужно загрузить статью в интерфейс NanoMINER, а система выдаст структурированный набор данных, извлеченный из текста: например, информацию о составе материала, условиях синтеза, свойствах и результатах, а также может предсказать тип кристаллической решетки по химической формуле. Автоматизированный анализ статьи занимает одну минуту по сравнению со средними 90 минутами при ручной обработке.
Точность системы ученые проверили на верифицированных вручную данных из 20 предыдущих работ. Авторы оценивали полноту, точность и согласованность извлеченной информации. Оказалось, что модель распознает данные с высокой точностью — до 98% для кинетических параметров нанозимов и до 66% для молекулярных характеристик наноматериалов (химических формул, кристаллических систем и параметров поверхности).
Разработка доступна для всех желающих — исходный код и инструкция по установке программы опубликованы на платформе GitHub. Любой исследователь может скачать систему, развернуть ее локально на своем компьютере или сервере и использовать для извлечения данных из любых статей. Ученые уверены, что их решение найдет применение как в академической среде, так и среди практикующих специалистов, работающих с наноматериалами, химическими базами данных и ИИ-моделями.
«Вскоре мы планируем добавить новые направления исследований для сбора, включая токсичность наночастиц, биосовместимость, каталитические свойства и другие важные характеристики. Параллельно улучшаем точность извлечения информации, тестируем различные архитектуры языковых моделей — как открытые, так и коммерческие через API — и ищем оптимальный баланс между качеством и доступностью. Уверены, что нашу систему можно будет адаптировать для применения и в других областях — например, биомедицине. В будущем модель может стать основой для создания масштабируемых баз данных, автоматически обновляемых на основе новых публикаций», — рассказала автор оригинальной идеи исследования и соавтор статьи, инженер Передовой инженерной школы ИТМО, ассистент факультета биотехнологий ИТМО Юлия Разливина.
Исследование поддержано программой «Приоритет 2030».
Telegram 
Дзен 
VK 
