Ученые Сыктывкарского государственного университета имени Питирима Сорокина добавили ИИ-агента в базу данных ChronobioticsDB, посвященную веществам, влияющим на циркадные ритмы организма. Теперь пользователи могут задавать вопросы обычным языком и получать ответы со ссылками на карточки конкретных веществ.
ChronobioticsDB содержит сведения о 345 биологически активных соединениях. В базе собраны данные об их фармакологических классах, механизмах действия, молекулярных мишенях и научных публикациях. Ранее информация была распределена по нескольким связанным таблицам, что усложняло поиск.
В новой версии ChronobioticsDB v2 AI эти данные преобразовали в структурированные текстовые карточки — по одной на каждое вещество. ИИ-агент использует их как единственный источник информации и не должен добавлять сведения, которых нет в базе.
Архитектура системы построена в пять уровней:
- уровень данных — сама реляционная база ChronobioticsDB;
- уровень агрегации — структурированные текстовые карточки веществ;
- модуль поиска — гибридный алгоритм точного и взвешенного сопоставления, который выбирает 2–6 наиболее релевантных карточек под конкретный запрос;
- исполнительный агент — языковая модель DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, работающая по заранее сгенерированной строгой системной инструкции и формирующая ответ только на основе переданных карточек;
- модуль постпроцессинга — автоматически вычищает внутренние рассуждения модели, проверяет формат ответа, добавляет ссылки на использованные карточки и корректно обрабатывает случаи, когда данных просто нет.
Разработчики протестировали систему на 12 запросах: фактологических, сравнительных и таких, где нужного вещества нет в базе. В последнем случае агент сообщал, что данные не найдены, вместо того чтобы придумывать ответ. Среднее время отклика составило около 30 секунд.
Решение можно развернуть локально. Модель работает на одной видеокарте с 24 ГБ памяти, а программный код агента опубликован на GitHub.
«Согласно концепции академика Валентина Ананикова о трехуровневом внедрении искусственного интеллекта в научную работу — ИИ-ассистент исследователя, ИИ-аналитик исследовательских данных и, наконец, самостоятельный искусственный интеллект-ученый, — интеграция ИИ-агента в ChronobioticsDB — это именно первая ступень, автоматизация доступа к структурированной информации. Но нашей группой уже сделан и второй шаг: создан ИИ-аналитик и генератор новых химических формул хронобиотиков, способный предлагать структуры молекул с заданными, в том числе геропротекторными, свойствами».
Илья Соловьев, первый автор работы, кандидат биологических наук
Хронобиотики могут использоваться для изучения нарушений циркадных ритмов, которые связаны со сменной работой, дальними перелетами и возрастными изменениями. Поиск новых веществ такого типа также рассматривается в контексте разработки геропротекторов — соединений, потенциально способных замедлять некоторые возрастные процессы.
Авторы считают, что созданный подход можно применять не только к ChronobioticsDB. Подобный ИИ-интерфейс может быть полезен для других узких медицинских баз — например, с клиническими рекомендациями по анестезиологии, инфекционным заболеваниям или химиотерапии.
В таких системах особенно важны не свободная генерация текста, а точность, проверяемость и возможность быстро перейти к первоисточнику. Именно на это и рассчитан агент ChronobioticsDB: он работает с ограниченным набором структурированных данных и сообщает, когда нужной информации в базе нет.
Проект «Создание первой в мире базы данных фармакологических модуляторов циркадных ритмов (ChronobioticsDB) и организация доступа к ней» поддержан грантом Российского научного фонда.
Источник: Минобрнауки России
Читайте также:
Метаповерхность может улучшить ночное видение и инфракрасные камеры
Нейросеть научилась управлять лазером для создания многоцветных изображений на стали