Результати досліджень, що поєднують фундаментальну математику та сучасні технології штучного інтелекту і мають практичні застосування у молекулярному моделюванні білків у клітинному середовищі з атомною роздільною здатністю та стратегічному оборонному аналізі — на засіданні президії НАН України представив директор ННК “Інститут прикладного системного аналізу” КПІ ім. Ігоря Сікорського, член-кореспондент НАН України Павло Касьянов.
Він розповів про те, що у фундаментальному блоці доведено теореми існування, неперервності та оптимальності стратегій для процесів зі слабконеперервними перехідними ймовірностями, необмеженими функціями вартості та некомпактними множинами рішень; обґрунтовано збіжність алгоритмів пошуку оптимальних стратегій і неперервність функцій цін та множин оптимальних рішень у стохастичних ігрових моделях. Практична актуальність цих результатів охоплює промисловість, оборону, бізнес, медицину й науку.
Перший приклад застосування — проєкт за грантом IMPRESS-U Університету Канзасу (США): створення ШІ-платформи GRAMCELL для високопродуктивного моделювання взаємодій білків у клітиноподібному середовищі з атомною роздільною здатністю. На відміну від AlphaFold від Google DeepMind (Нобелівська премія з хімії 2024 р.), що прогнозує структуру окремого білка з амінокислотної послідовності, GramCell працює з готовими 3D-структурами білків, моделює докінг у перевантаженому середовищі та використовує геометричні й енергетичні функції. Створено онлайн-платформу для глобального користування.
Планується розширення можливостей GRAMCELL: моделювання руху білкових доменів, прискорення часу виконання за допомогою reinforcement learning, використання нейронних мереж для прогнозування та генерації молекулярної еволюції.
Другий напрям — оборона. У співпраці з Університетом Стоуні-Брук та Післядипломною школою ВМС США ІПСА розробляє застосування марковських процесів ухвалення рішень і машинного навчання з підкріпленням для моделювання мережевих вторгнень, оптимізації маршрутизації ресурсів, управління ланцюгами постачання, побудови оптимальних експериментальних дизайнів. Створено платформу Dysruption для динамічної підтримки інфраструктурних мереж і ситуаційно-аналітичну систему сценарного моделювання.
Науковий керівник ННК «ІПСА» академік НАНУ Михайло Згуровський наголосив, що перевага цих робіт — у спільному математичному фундаменті: марковські процеси ухвалення рішень, частково спостережувані системи, reinforcement learning. Саме така інтеграція класичної математики та ШІ забезпечила проривні результати, подібні до робіт Нобелівських лауреатів з фізики і хімії 2024 року.
За словами академіка Згуровського, платформа GRAMCELL уперше дала змогу моделювати не лише структури білків, а й взаємодію білкових систем усередині клітини, прискоривши моделювання щонайменше на два порядки. Це відкриває нові можливості машинного синтезу ліків і різко скорочує час їх розробки. Американські колеги відзначили, що ці досягнення вивели українську школу обчислювальної біології у світову еліту, а самого Павла Касьянова обрали членом-кореспондентом Національної академії наук США зі штучного інтелекту.
Стосовно оборонної компоненти Михайло Згуровський підкреслив, що поєднання марковських процесів, теорії ігор і динамічного програмування дало змогу створити алгоритми оптимальної поведінки автономних систем в умовах ризику й неповної інформації — від пошуку цілей до управління ресурсами. Такі напрацювання необхідно адаптувати в Україні.
Академік-секретар відділення інформатики Олександр Хіміч нагадав, що Основи стратегії розвитку ШІ в НАНУ (липень 2025) визначають пріоритет фундаментальних досліджень у сфері машинного та глибинного навчання. У цьому контексті школа Михайла Згуровського та результати Павла Касьянова посідають провідне місце.
Президент НАНУ Анатолій Загородній відзначив, що ШІ відкриває широкі можливості для міждисциплінарних досліджень; конкурентна ніша України — фундаментальна складова теорії ШІ та застосування його методів у науці й технологіях.
У рішенні президії НАНУ підкреслено: розробки з ШІ та математичного моделювання є пріоритетним міждисциплінарним напрямом, що потребує системної підтримки. Рекомендовано започаткувати цільову наукову програму з моделювання складних процесів та виявлення закономірностей у великих даних шляхом інтеграції методів ШІ.
Підготував Дмитро ШУЛІКІН.
Фото автора та пресслужби НАНУ