Valós fordulat, vagy csak egy új megközelítés? – A kínai ScienceOne AI modell
A kínai tizenötödik ötéves terv (2026-2030) kiemelt területként kezeli az AI modellek felhasználását a komplex tudományos problémák megoldásához, javítva ezzel a tudományos hatékonyságot. Ezáltal piacvezetővé válhat tudományos és technológiai kérdésekben.
A kínai AI stratégia
Az új program kezdeti irányai már korábban is érzékelhetőek voltak, ugyanis 2019 óta Kína áll az első helyen az AI-hoz kapcsolódó tudományos publikációk számában, a második helyen az Európai Unió áll, és csak utána következik az Egyesült Államok, így a K+F terén egy Ázsia felé történő eltolódás figyelhető meg. A tudományos fejlesztések egyik sarokkövét a kínai AI fejlesztéseken alapuló ScienceOne AI modell képezi, melynek legújabb, fejlesztett változatát a ScienceOne 100-at idén mutatták be és vették használatba.
A ScienceOne tudományos AI modellt 2025 áprilisában fejlesztette ki a Kínai Tudományos Akadémia Automatizálási Intézete. A fejlesztést az akadémia további 11 intézete támogatta, köztük a Számítástechnikai, illetve a Matematikai is. A ScienceOne életre hívásával a jelenlegi AI fejlesztés alternatíváját tervezték megalkotni. A tudományos akadémia érvelése szerint a jelenlegi AI megközelítések döntően általános célú modellek fejlesztésére irányulnak, majd ezeket szakterület specifikus információkkal finomhangolják, miközben kizárólag bizonyos tudományterületeken alkalmazható eszközöket fejlesztenek. Ez három problémát kreál: a különböző modellek miatt széttagolt tudományos alrendszerek keletkeznek, a modellek következtetési képessége nem lesz kielégítő az egyfajta input miatt, illetve a gyakorlat megerősíti a zárt tudományos ökoszisztémák kialakulását.
A rendszer működése
Az elkészült AI modellt a World Artificial Intelligence Conference keretében mutatták be a szélesebb közönségnek. Elkészítéséhez a kínai, nyílt forráskódú AI modelleket használták fel, ám a speciális kutatási feladatok megvalósításához az amerikai vállalatok, a Microsoft és a DeepMind (Alphabet) fejlesztette modelleket is integráltak. Ennek köszönhető az alapvető tudományágak, a matematika, a kémia, a csillagászat, a földtudományok és a biológia ismereteinek magas szintű elsajátítása.
A ScienceOne rendszerre építve a kínai kutatócsoport két AI agentet is kifejlesztett a tudományos munka támogatására. Az első egy „szakirodalmi asszisztens”, melynek célja az adott tudományterülethez tartozó közlemények áttekintése, összefoglalása, ezek alapján pedig kutatási trendek és tervek meghatározása. A második pedig egy „laboratóriumi menedzser”, ami a speciális kutatási lépéseket és az ahhoz kapcsolódó eszközöket hangolja össze, automatizálva ezzel a feladatok elvégzését. Például amennyiben a tudósok fehérjeszekvencia-elemzést terveznek végezni a platform önállóan megtervezi és végrehajtja a szükséges lépése-ket. Összesen több mint 300 informatikai tudományos eszköz automatizálása oldható meg ily módon, nagymértékben felgyorsítva ezzel a kutatási folyamatokat. Azonban a második agent fejlesztéséhez elengedhetetlen volt az amerikai AI technológia bevonása. A már említett fehérjeszekvencia-elemzéshez a modell a DeepMind AlphaFold AI modell technológiáját használja, míg az anyagtannal kapcsolatos kérdések esetében a Microsoft által kifejlesztett MatterGen-t használja.
A modellt jelenleg több területen is alkalmazza a kínai tudományos közösség.
Jelenleg a ScienceOne működteti az X-Cell digitális sejtplatformot, amely automatizálja az új biológiai molekulák felkutatására irányuló kutatásokat. Emellett növeli a Pekingi Elektron-Pozitron Ütköző részecskeszimulációinak hatékonyságát, illetve egyszerűsíti a csillagászatban alkalmazott teleszkópok összehangolását. Az állami rendszerekben jelenleg elsősorban a nagysebességű vasúti rendszerek szerkezeti fejlesztéseinek összehangolására használják.
A legújabb modell
A tudományos AI modell legújabb verzióját a ScienceOne 100-at idén mutatta be a tudományos akadémia. A 100-as modell a tudományos ismeretek rendszerezésével, az agentek használatával, illetve ezek összetett alkalmazásával kapcsolatos teszteken piacvezető eredményt ért el. A legnagyobb fejlődés a képelemzési, az adatértelmezési és a tudományos érvelési funkciókban figyelhető meg. Az új modell a teljes kutatási ciklus hatékonyabbá tétele érdekében az agentek mellett 8 nagy modellt kombinál, melyek tudományterület specifikusan működnek. Ezek az alábbi tudományterületeket fedik le: matematika, fizika, anyagtudomány, asztronómia, biológia, környezettudomány és ökológia, űr- és repüléstudomány, földtudomány. Ennek megvalósításához az adott területhez kapcsolódó speciális adatkészleteket alkalmaztak.
A kínai médiának nyilatkozó kutatók szerint az új modell jelentős mértékben lerövidítheti a nagy teljesítményű anyagok akár 15 éves kifejlesztési idejét. A szakirodalom, a fizikai törvények és az anyagok szükséges tulajdonságainak integrálásával a modell képes lehet egyedi anyagtervek kidolgozására. Emellett nagy nyelvi modellként a ScienceOne képes lehet olyan területek kutatását is felgyorsítani mint a 20-100 kilométeres magasságban fekvő közeli űr.
A ScienceOne 100 három kulcsfunkcióra épül, ám ezek nem újdonságok, hanem az alapmodell továbbfejlesztett funkciói. A literature compass a forrásgyűjtést és a recenziók írást könnyíti meg, míg az innovációs funkció az új kutatási irányok feltérképezésében nyújt segítéséget. A literature compass emellett 90 százalékos pontosságot garantál, többlépcsős ellenőrzésekkel csökkentve a modell hallucinációs rátáját. Ez a fejlesztők szerint 20 százalékos emelkedés az ismert modellek 70 százalékos pontosságához képest. A harmadik funkciót pedig az AI agentek képzik. Ezek a korábbi 300 helyett már több mint 2000 eszközt tudnak önállóan kezelni.
A modell emellett megengedi a használóknak, hogy bármikor megállítsák a kísérleteket, lehetővé téve a feladatok valós idejű módosítását. Ezáltal a kutatások időtartama 60 százalékkal is csökkenhet.
2026 márciusában az UNESCO és a kínai tudományos akadémia közös oktatási programot szervezett az AI modellek tudományos felhasználásáról, melynek alapját a ScienceOne modell képezi.
A ScienceOne és a rá épülő ScienceOne 100 modellek komoly előrelépést jelenthetnek a kizárólag egyes tudományterületek specifikus problémáira fókuszáló AI modellek mellett. Azonban jelenleg még számos kérdés merül fel az alkalmazással kapcsolatban, ám mivel a modellekkel kapcsolatos hírek forrása szinte kivétel nélkül a kínai média, ezért ezek feltehetően nem megválaszolhatók. Az azonban mindenképpen kijelenthető, hogy Kína stratégiai kérdésként kezeli a tudomány és az AI modellek kapcsolatát, emiatt pedig komoly forrásokat is hajlandó mozgósítani az új fejlesztések felgyorsítása érdekében.
