Исследователь-химик поделился опытом использования бесплатных версий ИИ для решения научных задач. В ходе диалога с нейросетью удалось вывести новую концепцию, объясняющую явления, которые ранее не поддавались описанию существующими теориями. Предложенный механизм согласуется как с опубликованными данными, так и с результатами измерений коллег.
В другом кейсе автор применил ИИ для поиска уравнения температурной зависимости. Требовалось совместить высокую точность с возможностью экстраполяции, что ранее не удавалось сделать в моделях Эйнштейна и Дебая. ИИ предложил уравнение, соответствующее всем заданным критериям, включая ограничения по количеству параметров и поведению производных.
Автор отмечает, что результаты получены через общедоступные веб-интерфейсы без загрузки специфических датасетов. Несмотря на частые ошибки ИИ в ссылках на источники, предложенные им решения оказались логически состоятельными и новыми. По мнению исследователя, подобные возможности нейросетей ставят под сомнение текущие представления о границах их применимости в научной работе.
